(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210761372.0 (22)申请日 2022.06.30 (71)申请人 中国电信股份有限公司 地址 100033 北京市西城区金融街31号 (72)发明人 李冠华　曹蕊　李德宏　洪沛　 杨国锋　徐虎　张国成　戴胜林　 费相如　程诚　 (74)专利代理 机构 北京康信知识产权代理有限 责任公司 1 1240 专利代理师 张文华 (51)Int.Cl. G06F 40/289(2020.01) G06F 40/216(2020.01) G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 工单问题的确定方法、 装置及电子设备 (57)摘要 本申请公开了一种工单问题的确定方法、 装 置及电子设备。 其中， 该方法包括： 获取工 单中的 目标文本信息对应的业务对象集合； 确定业务对 象集合中的每个业务对象对应的流程动作， 形成 第一候选词集； 至少依据业务对象集合中的业务 对象和第一候选词集中的流程动作的不同组合， 确定目标文本信息对应的信息增益熵 值， 将信息 增益熵值的最大值对应的业务对象和流程动作 确定为目标文本信息的融合特征； 依据融合特征 确定工单所描述的问题。 本申请解决了通过关键 词匹配识别工单描述的问题存在忽略工单潜在 语义特征的技术问题。 权利要求书3页 说明书12页 附图4页 CN 115062616 A 2022.09.16 CN 115062616 A 1.一种工单问题的确定方法， 其特 征在于， 包括： 获取工单中的目标文本信息对应的业 务对象集 合； 确定所述 业务对象集 合中的每 个业务对象对应的流 程动作， 形成第一 候选词集； 至少依据所述业务对象集合中的业务对象和所述第一候选词集中的流程动作的不同 组合， 确定所述目标文本信息对应的信息增益熵值， 将所述信息增益熵值的最大值对应的 所述业务对象和所述 流程动作确定为所述目标文本信息的融合特 征； 依据所述融合特 征确定所述工单 所描述的问题。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 确定所述业务对象集合中的每个业务对象 对应的流 程动作， 包括： 获取所述目标文本信息对应的多个标签序列， 其中， 所述标签序列为命名实体识别模 型中包含的标签 类型； 至少依据所述业务对象集合中的业务对象对应的权重值确定所述多个标签序列对应 的转移得分； 依据所述转移得分确定所述多个标签序列对应的概率预测值， 将所述概率预测值中的 最大值对应的标签序列确定为所述 业务对象对应的流 程动作。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 至少依据所述业务对象集合中的业务对象 对应的权 重值确定所述多个标签序列对应的转移得分， 包括： 获取所述目标文本信 息在目标时刻对应的第 一标签序列的得分， 以及获取在所述目标 时刻和所述目标时刻的上一时刻所述第一标签序列和第二标签序列之间的转移概 率； 至少依据 所述第一标签序列的得分、 所述转移概率和所述业务对象集合中的业务对象 对应的权重值确定所述多个标签序列对应的转移得分， 其中， 所述业务对 象集合中的业务 对象对应的权重值为所述业务对象在所述目标文本信息中的权重值， 所述权重值至少由所 述业务对象在所述目标文本信息中出现的次数确定 。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 确定所述业务对象集合中的每个业务对象 对应的流 程动作之后， 所述方法还 包括： 对所述目标文本信 息进行分词处理， 得到第二候选词集， 其中， 所述第 二候选词集包括 以下至少之一： 正常行为词集、 异常行为词集和陌生词集； 确定所述陌生词集中的目标候选词与所述正常行为词集中的正常行为词语的第一关 联程度， 以及确定所述目标候选词和所述异常行为词集中的异常行为词语的第二关联程 度； 在所述第一关联程度 大于所述第 二关联程度的情况下， 确定所述目标候选词为所述正 常行为词语； 在所述第一关联程度小于所述第 二关联程度的情况下， 确定所述目标候选词为所述异 常行为词语。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 确定所述陌生词集中的目标候选词与 所述 正常行为词集中的正常行为词语的第一关联程度， 包括： 获取共同出现所述正常行为词集中的目标正常行为词语与所述目标候选词的第一工 单数、 出现所述目标候选词的第二工单数、 出现所述 目标正常词语的第三工单数和所述工 单的总数量；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115062616 A 2依据所述第一工单数、 所述第 二工单数、 所述第 三工单数和所述工单的总数量， 确定所 述目标候选词与所述目标正常行为词语出现的第一 概率； 获取所述目标候选词与所述正常行为词集中的所有正常行为词语间的距离的平均值 的倒数， 记为第一系数； 依据所述第 一系数和所述第 一概率， 确定所述目标候选词与 所述目标正常词语的第 一 关联程度。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 确定所述目标候选词和所述异常行为词集 中的异常行为词语的第二关联程度， 包括： 获取共同出现所述异常行为词集中的目标异常行为词语与所述目标候选词的第四工 单数、 出现所述目标异常词语的第五工单 数； 依据所述第二工单数、 所述第四工单数、 所述第五工单数和所述工单的总数量， 确定所 述目标候选词与所述目标异常行为词语出现的第二 概率； 获取所述目标候选词与所述异常行为词集中的所有异常行为词语间的距离的平均值 的倒数， 记为第二系数； 依据所述第 二系数和所述第 二概率， 确定所述目标候选词与 所述目标异常词语的第 二 关联程度。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 确定所述目标文本信 息对应的信 息增益熵 值， 包括： 获取所述目标候选词在所述第 一候选词集中出现的第 三概率， 以及获取所述目标候选 词在所述异常行为词集中出现的第四概 率； 至少依据 所述第三概率和所述第四概率， 确定所述目标文本信 息中的目标候选词对应 的信息增益熵值。 8.一种工单问题的确定装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取工单中的目标文本信息对应的业 务对象集 合； 第一确定模块， 用于确定所述业务对象集合中的每个业务对象对应的流程动作， 形成 第一候选词集； 第二确定模块， 用于至少依据 所述业务对象集合中的业务对象和所述第 一候选词集中 的流程动作的不同组合， 确定所述 目标文本信息对应的信息增益熵值， 将所述信息增益熵 值的最大值对应的所述 业务对象和所述 流程动作确定为所述目标文本信息的融合特 征； 第三确定模块， 用于依据所述融合特 征确定所述工单 所描述的问题。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储程序指令； 处理器， 与所述存储器连接， 用于执行实现以下功能的程序指令： 获取工单中的目标文 本信息对应的业务对 象集合； 确定所述业务对 象集合中的每个业务对 象对应的流程动作， 形成第一候选词集； 至少依据所述业务对象集合中的业务对象和所述第一候选词集中年的 流程动作的不同组合， 确定所述 目标文本信息对应的信息增益熵值， 将所述信息增 益熵值 的最大值对应的所述业务对象和所述流程动作确定为所述目标文本信息的融合特征； 依据 所述融合特 征确定所述工单 所描述的问题。 10.一种非易失性存储介质， 其特征在于， 所述非易失性存储介质包括存储的程序， 其权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115062616 A 3