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基于机器学习的工单知识萃取--深蓝智能知识库助推金融科技(连载

2019-12-19 11:57

基于机器学习的工单知识萃取--深蓝智能知识库助推金融科技(连载五)


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昨天,有小伙伴私信小编了解关于企业工单系统挖掘的问题,金融行业工单系统是必不可少的,工单系统每天处理大量的工单,积累了大量的可以重复利用的知识,但是这些工单在使用中会面对重复提出 效率低,应答处置 难解决的问题,有好东西当然要及时分享,接下来让小编把工单挖掘的分享给大家吧



工单主要用于企业间和企业内部的工作协作,具有批量性、时效性、绩效性的特点。重复提出 效率低,同一个问题解决了无数次,可是有人不断重复提出工单。应答处置,难解决怎样快速找到以前的工单,相似工单太多,哪个才是最佳答案?这些问题有没有办法解决呢?答案是肯定的。

首先,我们来了解一些工单萃取的原理:
对工单信息进行标注,提供“优质”、“不合格”工单知识内容标注结果。进行建模。
系统进行自动去重处理,将重复的工单过滤掉。
基于模型对清洗过的数据进行萃取,得到优质知识内容。
将知识内容通过接口发布进入知识库。 
 


接下来,当用户提起工单录入时,系统首先会自动查询知识库,如果有相似工单知识点则直接推荐给用户,用户可以查阅后放弃重复提交工单,或可以作为提交工单的参考信息,在处置工单时,处理人员可从工单知识库中查询知识,快速解决工单所提出的问题。

系统主要是对工单系统内已有工单进行筛选处理,并且将筛选结构应用到工单系统的工单填写,处理过程中。系统建设完成后,可以对工单系统中的存量工单进行筛选。选出优质,有价值的工单供用户查询学习,并且,在工单系统中新增,处理工单的时候,能够利用现有的优质工单,给用户实时的提示,提高用户开单,处理工单的效率。

今天的文章到这里就结束了,有什么问题可直接致电小编:010-82969378 或公众号发私信给小编

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