CN114399286A - 一种工单处理方法及装置 - Google Patents

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CN114399286A CN202210059425.4A CN202210059425A CN114399286A CN 114399286 A CN114399286 A CN 114399286A CN 202210059425 A CN202210059425 A CN 202210059425A CN 114399286 A CN114399286 A CN 114399286A
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Abstract

本发明提供了一种工单处理方法及装置，可应用于人工智能领域或金融领域，在检测到工单处理超时的情况下，获取处理工单的至少一个目标***、目标***处理工单的时长以及责任占比，通过将目标***处理工单的时长与责任占比输入预先构建的工单督办模型，根据工单督办模型的输出结果确定是否设定所述目标***的工单督办时间，不向处理工单时长较短以及责任占比较低的目标***设定工单督办时间，仅向处理工单时长较长以及责任占比较高的目标***设定工单督办时间，提高工单督办时间设定的有效性，进而提高工单处理效率。

Description

一种工单处理方法及装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，更具体的，涉及一种工单处理方法及装置。
背景技术
***内部如果出现问题，业务人员可以通过提工单的方式要求***维护人员协助解决问题。为了保证问题能被及时解决，一般会设定一个工单处理时间和一个工单督办时间，工单督办时间在工单处理时间之后，业务人员在提工单之后，若在工单督办时间内未得到解决，***提示***维护人员及时处理工单。
在实际应用中，业务人员提工单时指定的***维护人员在接收到工单后，排查所负责的***之后若发现问题可能出在其他***，会将工单推送到其他***。也就是说，工单可能会在多个***之间传递，最终确定是哪个***或哪几个***出现问题。若只为业务人员提工单时指定的***维护人员设定工单督办时间显然是不合理的。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种工单处理方法及装置，提高工单督办时间设定的有效性，进而提高工单处理效率。
为了实现上述发明目的，本发明提供的具体技术方案如下：
一种工单处理方法，包括：
在检测到工单处理超时的情况下，获取处理工单的至少一个目标***以及所述目标***处理工单的时长；
获取工单在所述目标***间流转时产生的沟通内容与***修改信息；
基于所述沟通内容与所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***的责任占比；
将所述目标***处理工单的时长与责任占比输入预先构建的工单督办模型，根据所述工单督办模型的输出结果确定是否设定所述目标***的工单督办时间，所述工单督办模型是利用标记是否设定工单督办时间的历史工单处理样本对神经网络模型进行训练后得到的。
可选的，检测工单处理是否超时，包括：
判断当前时间是否到达工单处理时间；
若是，确定工单处理超时；
若否，确定工单处理未超时。
可选的，所述基于所述沟通内容与所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***的责任占比，包括：
确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度，根据匹配度确定处理工单时所述目标***的第一责任占比；
根据所述目标***的所述***修改信息确定处理工单时所述目标***的第二责任占比；
对所述目标***的第一责任占比与第二责任占比进行加权求和，确定处理工单时所述目标***的责任占比。
可选的，确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度，根据匹配度确定处理工单时所述目标***的第一责任占比，包括：
根据所述沟通内容命中所述目标***的正向关键词的数量以及反向关键词的数量，确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度；
在工单在一个以上所述目标***间流转的情况下，根据所述沟通内容与每个所述目标***之间的匹配度，确定处理工单时每个所述目标***的第一责任占比。
可选的，根据所述目标***的所述***修改信息确定处理工单时所述目标***的第二责任占比，包括：
根据所述目标***的所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***修改代码的行数；
在工单在一个以上所述目标***间流转的情况下，根据处理工单时每个所述目标***修改代码的行数，确定处理工单时每个所述目标***的第二责任占比。
可选的，构建所述工单督办模型，包括：
获取历史工单处理数据；
在历史工单处理数据中筛选出工单处理满意度大于阈值的历史工单处理数据，作为目标历史工单处理数据；
分别提取每条所述目标历史工单处理数据中处理工单的至少一个***、***处理工单的时长以及处理工单时***的责任占比，并标记是否设定工单督办时间，得到所述历史工单处理样本；
利用所述历史工单处理样本对神经网络模型进行训练，得到所述工单督办模型。
一种工单处理装置，包括：
第一数据获取单元，用于在检测到工单处理超时的情况下，获取处理工单的至少一个目标***以及所述目标***处理工单的时长；
第二数据获取单元，用于获取工单在所述目标***间流转时产生的沟通内容与***修改信息；
责任占比确定单元，用于基于所述沟通内容与所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***的责任占比；
工单督办模型处理单元，用于将所述目标***处理工单的时长与责任占比输入预先构建的工单督办模型，根据所述工单督办模型的输出结果确定是否设定所述目标***的工单督办时间，所述工单督办模型是利用标记是否设定工单督办时间的历史工单处理样本对神经网络模型进行训练后得到的。
可选的，所述装置还包括：
工单处理超时检测单元，用于判断当前时间是否到达工单处理时间；若是，确定工单处理超时；若否，确定工单处理未超时。
可选的，所述责任占比确定单元，包括：
第一责任占比确定子单元，用于确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度，根据匹配度确定处理工单时所述目标***的第一责任占比；
第二责任占比确定子单元，用于根据所述目标***的所述***修改信息确定处理工单时所述目标***的第二责任占比；
加权求和计算子单元，用于对所述目标***的第一责任占比与第二责任占比进行加权求和，确定处理工单时所述目标***的责任占比。
可选的，所述第一责任占比确定子单元，具体用于：
根据所述沟通内容命中所述目标***的正向关键词的数量以及反向关键词的数量，确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度；
在工单在一个以上所述目标***间流转的情况下，根据所述沟通内容与每个所述目标***之间的匹配度，确定处理工单时每个所述目标***的第一责任占比。
可选的，所述第二责任占比确定子单元，具体用于：
根据所述目标***的所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***修改代码的行数；
在工单在一个以上所述目标***间流转的情况下，根据处理工单时每个所述目标***修改代码的行数，确定处理工单时每个所述目标***的第二责任占比。
可选的，所述装置还包括工单督办模型构建单元，具体用于：
获取历史工单处理数据；
在历史工单处理数据中筛选出工单处理满意度大于阈值的历史工单处理数据，作为目标历史工单处理数据；
分别提取每条所述目标历史工单处理数据中处理工单的至少一个***、***处理工单的时长以及处理工单时***的责任占比，并标记是否设定工单督办时间，得到所述历史工单处理样本；
利用所述历史工单处理样本对神经网络模型进行训练，得到所述工单督办模型。
相对于现有技术，本发明的有益效果如下：
本发明公开的一种工单处理方法，在检测到工单处理超时的情况下，获取处理工单的至少一个目标***、目标***处理工单的时长以及责任占比，通过将目标***处理工单的时长与责任占比输入预先构建的工单督办模型，根据工单督办模型的输出结果确定是否设定所述目标***的工单督办时间，不向处理工单时长较短以及责任占比较低的目标***设定工单督办时间，仅向处理工单时长较长以及责任占比较高的目标***设定工单督办时间，提高工单督办时间设定的有效性，进而提高工单处理效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种工单处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例公开的一种工单处理方法的部分方法流程示意图；
图3为本发明实施例公开的一种工单处理方法的部分方法流程示意图；
图4为本发明实施例公开的一种工单处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种工单处理方法及装置，获取处理工单的至少一个目标***，分析工单在目标***间流转时产生的沟通内容与***修改信息，确定处理工单时目标***的责任占比，从而明确是哪个***或哪几个***出现问题，即实际是由哪个***或哪几个***负责处理工单，并通过将目标***处理工单的时长与责任占比输入预先构建的工单督办模型，根据工单督办模型的输出结果确定是否设定所述目标***的工单督办时间，不向处理工单时长较短以及责任占比较低的目标***设定工单督办时间，仅向处理工单时长较长以及责任占比较高的目标***设定工单督办时间，提高工单督办时间设定的有效性，进而提高工单处理效率。
具体的，请参阅图1，本实施例公开的一种工单处理方法包括以下步骤：
S101：在检测到工单处理超时的情况下，获取处理工单的至少一个目标***以及目标***处理工单的时长；
为了保证工单中的问题能被及时解决，一般会设定一个工单处理时间，在业务人员提交工单之后开始计时，在接收到工单处理反馈信息后计时结束，在未接收到工单处理反馈信息之前实时判断当前时间是否达到工单处理时间，若是，则确定工单处理超时，反之，则确定工单处理未超时。
在检测到工单处理超时的情况下，需要对主要负责处理工单的***设定督办时间，在到达督办时间工单问题仍未解决的情况下，向该***发出督办提醒，使工单问题能被尽快解决。
具体的，在检测到工单处理超时的情况下，通过查询工单在哪些***之间流转，从而确定处理工单的至少一个目标***。可以理解的是，业务人员提工单时指定的***维护人员在接收到工单后，排查所负责的***之后若发现问题可能出在其他***，会将工单推送到其他***，因此目标***可能仅为业务人员提工单时指定的***，还可能包括业务人员提工单时指定的***之外的其他***。
另外，工单在目标***间流转时，工单停留在目标***的时长即为目标***处理工单的时长。
S102：获取工单在目标***间流转时产生的沟通内容与***修改信息；
为了便于***维护人员与业务人员或其他***维护人员就工单问题进行沟通交流，工单***一般开发沟通模块，***维护人员通过沟通模块与业务人员或其他***维护人员就工单问题进行沟通交流，沟通方式可以为语音沟通或文字沟通。可以提取沟通模块中工单在目标***间流转时产生的沟通内容。
另外，为了开发人员为了修复工单问题，一般会修改***，***的代码或配置修改后，都会有相应记录，可以通过读取***修改记录文件获取工单在目标***间流转时产生的***修改信息。
S103：基于沟通内容与***修改信息，确定处理工单时目标***的责任占比；
可以理解的是，沟通内容与工单问题高度相关，若工单问题与某个***高度相关，则该***会在沟通内容中被频繁涉及，因此，通过分析工单在目标***间流转时产生的沟通内容可以确定处理工单时目标***的责任占比。
另外，若为了修复工单问题某个***修改部分较多，工单问题必然与该***高度相关，因此，通过分析工单在目标***间流转时产生的***修改信息可以确定处理工单时目标***的责任占比。
具体的，请参阅图2，本实施例提供了一种可选的确定处理工单时目标***的责任占比的方法，包括以下步骤：
S201：确定沟通内容与目标***之间的匹配度，根据匹配度确定处理工单时目标***的第一责任占比；
确定沟通内容与目标***之间的匹配度可以有多种方法，每个目标***都预先设定有至少一个关键词，可以利用NLP技术计算沟通内容与目标***的关键词之间的匹配度，也可以根据沟通内容命中目标***的关键词的数量确定沟通内容与目标***之间的匹配度等等。
其中，一种可选的确定沟通内容与目标***之间的匹配度的方法包括：根据沟通内容命中目标***的正向关键词的数量以及反向关键词的数量，确定沟通内容与目标***之间的匹配度，如命中正向关键词则加一分，命中反向关键词则减一分，最终得分表示沟通内容与目标***之间的匹配度。
若工单仅停留在一个目标***，则处理工单时该目标***的第一责任占比为100％。
若工单在一个以上目标***间流转，则根据沟通内容与每个目标***之间的匹配度，确定处理工单时每个目标***的第一责任占比。
S202：根据目标***的***修改信息确定处理工单时目标***的第二责任占比；
具体的，根据目标***的***修改信息，确定处理工单时目标***修改代码的行数。
若工单仅停留在一个目标***，则处理工单时该目标***的第二责任占比为100％。
若工单在一个以上目标***间流转，则根据处理工单时每个目标***修改代码的行数，确定处理工单时每个目标***的第二责任占比。
S203：对目标***的第一责任占比与第二责任占比进行加权求和，确定处理工单时目标***的责任占比。
其中，目标***的第一责任占比与第二责任占比的权重是预先设定的，可以根据经验设定，也可以通过对历史数据进行训练拟合得到，在此不做具体限定。
S104：将目标***处理工单的时长与责任占比输入预先构建的工单督办模型，根据工单督办模型的输出结果确定是否设定目标***的工单督办时间，工单督办模型是利用标记是否设定工单督办时间的历史工单处理样本对神经网络模型进行训练后得到的。
在使用工单督办模型预测是否设定工单督办时间之前，需要构建工单督办模型。请参阅图3，本实施例提供了一种构建工单督办模型的方法，具体包括如下步骤：
S301：获取历史工单处理数据；
S302：在历史工单处理数据中筛选出工单处理满意度大于阈值的历史工单处理数据，作为目标历史工单处理数据；
目前工单***在工单处理完成之后业务人员会对工单处理进行满意度评价，若本次工单设定有督办时间且满意度大于阈值则表示业务人员认为对本次工单处理是满意的，设定督办时间是合理的；若本次工单未设定有督办时间且满意度大于阈值则表示业务人员认为对本次工单处理是满意的，未设定督办时间是合理的。
S303：分别提取每条目标历史工单处理数据中处理工单的至少一个***、***处理工单的时长以及处理工单时***的责任占比，并标记是否设定工单督办时间，得到历史工单处理样本；
S304：利用历史工单处理样本对神经网络模型进行训练，得到工单督办模型。
其中，神经网络模型的输入数据为***处理工单的时长与责任占比，工单督办模型的输出数据为是否设定工单督办时间，神经网络模型的结构是根据输入数据和输出数据的数量确定的。
可见，本实施例公开的一种工单处理方法，在检测到工单处理超时的情况下，获取处理工单的至少一个目标***、目标***处理工单的时长以及责任占比，通过将目标***处理工单的时长与责任占比输入预先构建的工单督办模型，根据工单督办模型的输出结果确定是否设定所述目标***的工单督办时间，不向处理工单时长较短以及责任占比较低的目标***设定工单督办时间，仅向处理工单时长较长以及责任占比较高的目标***设定工单督办时间，提高工单督办时间设定的有效性，进而提高工单处理效率。
基于上述实施例公开的一种工单处理方法，本实施例对应公开了一种工单处理装置，请参阅图4，该装置包括：
第一数据获取单元401，用于在检测到工单处理超时的情况下，获取处理工单的至少一个目标***以及所述目标***处理工单的时长；
第二数据获取单元402，用于获取工单在所述目标***间流转时产生的沟通内容与***修改信息；
责任占比确定单元403，用于基于所述沟通内容与所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***的责任占比；
工单督办模型处理单元404，用于将所述目标***处理工单的时长与责任占比输入预先构建的工单督办模型，根据所述工单督办模型的输出结果确定是否设定所述目标***的工单督办时间，所述工单督办模型是利用标记是否设定工单督办时间的历史工单处理样本对神经网络模型进行训练后得到的。
可选的，所述装置还包括：
工单处理超时检测单元，用于判断当前时间是否到达工单处理时间；若是，确定工单处理超时；若否，确定工单处理未超时。
可选的，所述责任占比确定单元403，包括：
第一责任占比确定子单元，用于确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度，根据匹配度确定处理工单时所述目标***的第一责任占比；
第二责任占比确定子单元，用于根据所述目标***的所述***修改信息确定处理工单时所述目标***的第二责任占比；
加权求和计算子单元，用于对所述目标***的第一责任占比与第二责任占比进行加权求和，确定处理工单时所述目标***的责任占比。
可选的，所述第一责任占比确定子单元，具体用于：
根据所述沟通内容命中所述目标***的正向关键词的数量以及反向关键词的数量，确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度；
在工单在一个以上所述目标***间流转的情况下，根据所述沟通内容与每个所述目标***之间的匹配度，确定处理工单时每个所述目标***的第一责任占比。
可选的，所述第二责任占比确定子单元，具体用于：
根据所述目标***的所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***修改代码的行数；
在工单在一个以上所述目标***间流转的情况下，根据处理工单时每个所述目标***修改代码的行数，确定处理工单时每个所述目标***的第二责任占比。
可选的，所述装置还包括工单督办模型构建单元，具体用于：
获取历史工单处理数据；
在历史工单处理数据中筛选出工单处理满意度大于阈值的历史工单处理数据，作为目标历史工单处理数据；
分别提取每条所述目标历史工单处理数据中处理工单的至少一个***、***处理工单的时长以及处理工单时***的责任占比，并标记是否设定工单督办时间，得到所述历史工单处理样本；
利用所述历史工单处理样本对神经网络模型进行训练，得到所述工单督办模型。
本实施例公开的一种工单处理装置，在检测到工单处理超时的情况下，获取处理工单的至少一个目标***、目标***处理工单的时长以及责任占比，通过将目标***处理工单的时长与责任占比输入预先构建的工单督办模型，根据工单督办模型的输出结果确定是否设定所述目标***的工单督办时间，不向处理工单时长较短以及责任占比较低的目标***设定工单督办时间，仅向处理工单时长较长以及责任占比较高的目标***设定工单督办时间，提高工单督办时间设定的有效性，进而提高工单处理效率。
需要说明的是，本发明提供的一种工单处理方法及装置可应用于人工智能领域或金融领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的一种工单处理方法及装置的应用领域进行限定。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
上述各个实施例之间可任意组合，对所公开的实施例的上述说明，本说明书中各实施例中记载的特征可以相互替换或者组合，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种工单处理方法，其特征在于，包括：
在检测到工单处理超时的情况下，获取处理工单的至少一个目标***以及所述目标***处理工单的时长；
获取工单在所述目标***间流转时产生的沟通内容与***修改信息；
基于所述沟通内容与所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***的责任占比；
将所述目标***处理工单的时长与责任占比输入预先构建的工单督办模型，根据所述工单督办模型的输出结果确定是否设定所述目标***的工单督办时间，所述工单督办模型是利用标记是否设定工单督办时间的历史工单处理样本对神经网络模型进行训练后得到的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测工单处理是否超时，包括：
判断当前时间是否到达工单处理时间；
若是，确定工单处理超时；
若否，确定工单处理未超时。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述沟通内容与所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***的责任占比，包括：
确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度，根据匹配度确定处理工单时所述目标***的第一责任占比；
根据所述目标***的所述***修改信息确定处理工单时所述目标***的第二责任占比；
对所述目标***的第一责任占比与第二责任占比进行加权求和，确定处理工单时所述目标***的责任占比。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度，根据匹配度确定处理工单时所述目标***的第一责任占比，包括：
根据所述沟通内容命中所述目标***的正向关键词的数量以及反向关键词的数量，确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度；
在工单在一个以上所述目标***间流转的情况下，根据所述沟通内容与每个所述目标***之间的匹配度，确定处理工单时每个所述目标***的第一责任占比。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述目标***的所述***修改信息确定处理工单时所述目标***的第二责任占比，包括：
根据所述目标***的所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***修改代码的行数；
在工单在一个以上所述目标***间流转的情况下，根据处理工单时每个所述目标***修改代码的行数，确定处理工单时每个所述目标***的第二责任占比。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建所述工单督办模型，包括：
获取历史工单处理数据；
在历史工单处理数据中筛选出工单处理满意度大于阈值的历史工单处理数据，作为目标历史工单处理数据；
分别提取每条所述目标历史工单处理数据中处理工单的至少一个***、***处理工单的时长以及处理工单时***的责任占比，并标记是否设定工单督办时间，得到所述历史工单处理样本；
利用所述历史工单处理样本对神经网络模型进行训练，得到所述工单督办模型。
7.一种工单处理装置，其特征在于，包括：
第一数据获取单元，用于在检测到工单处理超时的情况下，获取处理工单的至少一个目标***以及所述目标***处理工单的时长；
第二数据获取单元，用于获取工单在所述目标***间流转时产生的沟通内容与***修改信息；
责任占比确定单元，用于基于所述沟通内容与所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***的责任占比；
工单督办模型处理单元，用于将所述目标***处理工单的时长与责任占比输入预先构建的工单督办模型，根据所述工单督办模型的输出结果确定是否设定所述目标***的工单督办时间，所述工单督办模型是利用标记是否设定工单督办时间的历史工单处理样本对神经网络模型进行训练后得到的。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述责任占比确定单元，包括：
第一责任占比确定子单元，用于确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度，根据匹配度确定处理工单时所述目标***的第一责任占比；
第二责任占比确定子单元，用于根据所述目标***的所述***修改信息确定处理工单时所述目标***的第二责任占比；
加权求和计算子单元，用于对所述目标***的第一责任占比与第二责任占比进行加权求和，确定处理工单时所述目标***的责任占比。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一责任占比确定子单元，具体用于：
根据所述沟通内容命中所述目标***的正向关键词的数量以及反向关键词的数量，确定所述沟通内容与所述目标***之间的匹配度；
在工单在一个以上所述目标***间流转的情况下，根据所述沟通内容与每个所述目标***之间的匹配度，确定处理工单时每个所述目标***的第一责任占比。
10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二责任占比确定子单元，具体用于：
根据所述目标***的所述***修改信息，确定处理工单时所述目标***修改代码的行数；
在工单在一个以上所述目标***间流转的情况下，根据处理工单时每个所述目标***修改代码的行数，确定处理工单时每个所述目标***的第二责任占比。
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