CN112800765A - 一种工单的自动生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种工单的自动生成方法，包括工单录入、提取实体词；采用基于知识库的纠错算法对工单字段提取出的实体词进行纠错；所述知识库包括***平台在使用产生的知识点与基础知识点；对工单字段提取出的实体词进行纠错还包括同音错误纠错、拼音的平舌‑卷舌对应关系纠错、鼻音纠错；三：根据预设的工单映射规则，自动映射生成不同类型工单；工单处理***通过消息中心通知调度员，调度员审核工单，根据预设的规则对生成的工单进行评分，如果评分低于预设值时，调度员通过听工单录入的录音，修正工单；将审核后的工单通过短信、微信方式通知对应的提单人。本发明可实现语音录入，自动派单功能，节省人力和时间成本。
Description
技术领域
本发明涉及智慧运维管理平台技术领域，具体涉及一种工单的自动生成方法。
背景技术
随着通讯技术的迭代升级，人工智能技术的迅猛发展，BIM、GIS及物联网技术已广泛应用于大型基建项目中。在对医院、大中院校的客户运营后勤统一管理的方式通常是采用后勤智慧运维管理平台，对现场设备检定实时运行采样数据为依据，提高能源使用效率，对后勤工作进行统一调配统一管理。在后勤智慧运维管理平台的运营中，不仅仅是对设备的运维管理，其中的工单类型含报修、运送、巡检，还支持配置其他业务类型，考虑后勤人员很多是年龄较大，对程序应用、手机输入等事物不太懂，使用相对困难，语音报修可以降低***使用难度。传统的工单，一般都是通过web页面和app填写工单提交或者通过打电话到呼叫中心后通过人工录入***后产生工单。这些方法的都存在效率低问题，呼叫中心人员同步工作，工作量会非常大。需要一种工单自动生成方法使使用大大提高工作效率，呼叫中心人员异步审核大大降低了呼叫中心人员的工作压力。
发明内容
1.所要解决的技术问题：
针对上述技术问题，本发明提供一种工单的自动生成方法，解决后勤智慧运维管理平台中的工单管理问题，提高工单生成的效率与准确程度。
2.技术方案：
一种工单的自动生成方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：工单录入、提取实体词；工单录入人员通过语音或者文字方式录入工单信息，工单处理***接收并保存工单信息；所述工单录入人员包括后勤报修人员、员工；如果工单是语音形式，工单处理***的语音接口自动将语音转换成文字；对文字表述的工单内容进行词性标注和命名实体识别，再根据词性提取实体词；所述语音接口为微信语音或者科大讯飞语音接口；所述词性标注为根据知识库中预设的特定字段进行判断工单内容是否有相关或相似的名词；所述命名实体识别为分词器根据词性来辨别经过词性标注的名词是人还是物或者地点。
步骤二：工单字段纠错；采用基于知识库的纠错算法对工单字段提取出的实体词进行纠错；所述知识库包括***平台在使用过程中产生的知识点与基础知识点；所述***使用产生的知识库的知识点来自获取工单输入的实体词以及***在使用过程中产生的实体词作为语音训练语料获取本***中相关的用户信息，产品信息，位置信息以及设备信息；对语音工单段提取出的实体词进行纠错还包括同音错误纠错、拼音的平舌-卷舌对应关系纠错、鼻音纠错。
步骤三：自动生成不同类型工单；工单类型包括：报修工单，运送工单，巡检工单以及售后运维工单；工单生成后，工单处理***通过消息中心通知调度员，调度员审核工单，根据预设的规则对生成的工单进行评分，如果评分低于预设值时，调度员通过听工单录入的录音，修正工单。
步骤四：将审核并派单后的工单通过短信、微信方式通知对应的提单人和下一步处理人。
进一步地，步骤一提取出的实体词包括人、电话、地点、部门、物以及单位和数量的词，同时赋给该工单相应属性。
进一步地，所述基于知识库的纠错算法中的知识库的知识点与基础知识点来自于客户的信息***，包括用户管理中的用户名称、电话、组织机构、科室相关信息；来自于固定资产管理中的资产名称、空间管理的位置信息，服务中心工单表的报修人、报修对象、报修位置、运送人、运送起始和目的位置、运送内容相关信息；来自于语音解析纠错规则。上述***信息都是非常准确的语料，可以使我们***的自然语言处理更准确。
进一步地，步骤三中的对生成的工单进行评分具体为：在步骤二中工单字段纠错阶段中，如果实体词为数据库中已经存在的词语则对该词语直接使用；如果没有该词语，则根据知识库中积累的容易混淆的读音按评分最高的替换，并统计整个文本的错误率；错误率计算公式： 错误率 = 纠错词语个数/文本全部分词个数 * 100%。
进一步地，还包括步骤五：优化数据库，对于人工审核通过的工单，其中的容易混淆的读音的词语替换评分加1分，并记录到知识库中的纠错评分表中，完成一次正反馈。
进一步地，步骤三中自动生成不同类型工单具体为：将工单积累后作为语料，通过机器学习生成分类模型，识别工单类型。
3.有益效果：
（1）本发明提供的一种工单的自动生成方法，通过语音录入，简单、易用、效率高。
（2）本发明的工单发送至提单人之前通过呼叫中心异步审核，能够实现降低压力和成本。
（3）本发明中的知识库加载后，工单文本分析准确率大为提高，针对专有***高于讯飞和百度的自然语言处理，而且随着***使用时间的推进，知识库积累的越多，准确性会越来越高。
（4）本发明的采用基于知识库进行纠错，能够实现对多音字的识别错误，引入拼音全拼校验来纠错，准确率进一步提高。
（5）本发明中积累的数据后通过机器学习的模型可以实现工单的自动分类，加上自动派单算法，可实现语音录入，自动派单功能，节省人力和时间成本。
附图说明
图1为本发明的本发明中涉及后勤智慧运维管理平台的整体框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行具体的说明。
如附图1 ，一种工单的自动生成方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：工单录入、提取实体词；工单录入人员通过语音或者文字方式录入工单信息，工单处理***接收并保存工单信息；所述工单录入人员包括后勤报修人员、员工；如果工单是语音形式，工单处理***的语音接口自动将语音转换成文字；对文字表述的工单内容进行词性标注和命名实体识别，再根据词性提取实体词；所述语音接口为微信语音或者科大讯飞语音接口；所述词性标注为根据知识库中预设的特定字段进行判断工单内容是否有相关或相似的名词；所述命名实体识别为分词器根据词性来辨别经过词性标注的名词是人还是物或者地点。
步骤二：工单字段纠错；采用基于知识库的纠错算法对工单字段提取出的实体词进行纠错；所述知识库包括***平台在使用过程中产生的知识点与基础知识点；所述***使用产生的知识库的知识点来自获取工单输入的实体词以及***在使用过程中产生的实体词作为语音训练语料获取本***中相关的用户信息，产品信息，位置信息以及设备信息；对语音工单段提取出的实体词进行纠错还包括同音错误纠错、拼音的平舌-卷舌对应关系纠错、鼻音纠错。
步骤三：自动生成不同类型工单；工单类型包括：报修工单，运送工单，巡检工单以及售后运维工单；工单生成后，工单处理***通过消息中心通知调度员，调度员审核工单，根据预设的规则对生成的工单进行评分，如果评分低于预设值时，调度员通过听工单录入的录音，修正工单。
步骤四：将审核并派单后的工单通过短信、微信方式通知对应的提单人和下一步处理人。
进一步地，步骤一提取出的实体词包括人、电话、地点、部门、物以及单位和数量的词，同时赋给该工单相应属性。
进一步地，所述基于知识库的纠错算法中的知识库的知识点与基础知识点来自于客户的信息***，包括用户管理中的用户名称、电话、组织机构、科室相关信息；来自于固定资产管理中的资产名称、空间管理的位置信息，服务中心工单表的报修人、报修对象、报修位置、运送人、运送起始和目的位置、运送内容相关信息；来自于语音解析纠错规则。上述***信息都是非常准确的语料，可以使我们***的自然语言处理更准确。
进一步地，步骤三中的对生成的工单进行评分具体为：在步骤二中工单字段纠错阶段中，如果实体词为数据库中已经存在的词语则对该词语直接使用；如果没有该词语，则根据知识库中积累的容易混淆的读音按评分最高的替换，并统计整个文本的错误率；错误率计算公式： 错误率 = 纠错词语个数/文本全部分词个数 * 100%。
进一步地，还包括步骤五：优化数据库，对于人工审核通过的工单，其中的容易混淆的读音的词语替换评分加1分，并记录到知识库中的纠错评分表中，完成一次正反馈。
进一步地，步骤三中自动生成不同类型工单具体为：将工单积累后作为语料，通过机器学习生成分类模型，识别工单类型。
具体实施例：
如附图1所示，图1包括本发明中涉及后勤智慧运维管理平台的整体框图。由图中可以看出后勤智慧运维管理平台通过智慧后勤***实现对资产、空间、巡检、报修、工单、合同等统一管理，实现提高运维管理的效率水平和操作流程的规范程度。在整个运维管理平台中工单的高效率的管理是整个平台有序高效运转的保证。本发明中的工单自动生成包括工单处理后台；工单处理后台接收工单并对工单内容进行识别并传输至相关人员。在工单处理后台中包括***知识库，***知识库包括两类：一类是***在使用的过程中产生的知识库，比如用户的姓名、电话，产品的名称，空间管理的位置等信息；第二类是***软件为不同的客户服务时积累的有相同具有可借鉴的基础知识库，比如纠错同音错误的纠错知识库，存放的信息如拼音的平舌-卷舌对应关系，是否有鼻音的对应关系。知识库为基于贝叶斯算法进行分类学习，使知识库中的样本不断得到训练及更新，基于贝叶斯算法进行分类学习为本领域的常规技术手段，这边就不详叙。
虽然本发明已以较佳实施例公开如上，但它们并不是用来限定本发明的，任何熟习此技艺者，在不脱离本发明之精神和范围内，自当可作各种变化或润饰，因此本发明的保护范围应当以本申请的权利要求保护范围所界定的为准。
Claims (6)
1.一种工单的自动生成方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：工单录入、提取实体词；工单录入人员通过语音或者文字方式录入工单信息，工单处理***接收并保存工单信息；所述工单录入人员包括后勤报修人员、员工；如果工单是语音形式，工单处理***的语音接口自动将语音转换成文字；对文字表述的工单内容进行词性标注和命名实体识别，再根据词性提取实体词；所述语音接口为微信语音或者科大讯飞语音接口；所述词性标注为根据知识库中预设的特定字段进行判断工单内容是否有相关或相似的名词；所述命名实体识别为分词器根据词性来辨别经过词性标注的名词是人还是物或者地点；
步骤二：工单字段纠错；采用基于知识库的纠错算法对工单字段提取出的实体词进行纠错；所述知识库包括***平台在使用过程中产生的知识点与基础知识点；所述***使用产生的知识库的知识点来自获取工单输入的实体词以及***在使用过程中产生的实体词作为语音训练语料获取本***中相关的用户信息，产品信息，位置信息以及设备信息；对语音工单段提取出的实体词进行纠错还包括同音错误纠错、拼音的平舌-卷舌对应关系纠错、鼻音纠错；
步骤三：自动生成不同类型工单；工单类型包括：报修工单，运送工单，巡检工单以及售后运维工单；工单生成后，工单处理***通过消息中心通知调度员，调度员审核工单，根据预设的规则对生成的工单进行评分，如果评分低于预设值时，调度员通过听工单录入的录音，修正工单；
步骤四：将审核并派单后的工单通过短信、微信方式通知对应的提单人和下一步处理人。
2.根据权利要求1所述的一种工单的自动生成方法，其特征在于：步骤一提取出的实体词包括人、电话、地点、部门、物以及单位和数量的词，同时赋给该工单相应属性。
3.根据权利要求1所述的一种工单的自动生成方法，其特征在于：所述基于知识库的纠错算法中的知识库的知识点与基础知识点来自于客户的信息***，包括用户管理中的用户名称、电话、组织机构、科室相关信息；或者来自于固定资产管理中的资产名称、空间管理的位置信息，服务中心工单表的报修人、报修对象、报修位置、运送人、运送起始和目的位置、运送内容相关信息；或者来自于预设的语音解析纠错规则。
4.根据权利要求1所述的一种工单的自动生成方法，其特征在于：步骤三中的对生成的工单进行评分具体为：在步骤二工单字段纠错阶段中，如果提取出的实体词为知识库中已经存在的词语则对该词语直接使用；如果没有该词语，则根据知识库中积累的容易混淆的读音按评分最高的替换，并统计整个文本的错误率；其中错误率计算公式为： 错误率 = 纠错词语个数/文本全部分词个数 * 100%。
5.根据权利要求4所述的一种工单的自动生成方法，其特征在于：还包括步骤五：优化数据库，对于人工审核通过的工单，其中的容易混淆的读音的词语替换评分加1分，并记录到知识库中的纠错评分表中，完成一次正反馈。
6.根据权利要求1所述的一种工单的自动生成方法，其特征在于：步骤三中自动生成不同类型工单具体为：将工单积累后作为语料，通过机器学习生成分类模型，识别工单类型。
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