智能工单知识挖掘引擎

工单系统中具有海量数据的工单信息，通过构建和训练“工单知识萃取模型”，
萃取出有效的工单知识，将其应用于工单的提出、处置等环节，
从而减少重复工单的提出率、提升工单处置效率和解决准确率。

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需求背景

  • 海量数据，信息纷杂

    某企业每年会产生120万工单，但数据格式、内容杂乱，人工提取有效工单作为知识，简直是不可能完成的任务。

  • 重复提出,效率低

    同一个问题解决了无数次，还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？

  • 缺乏知识积累

    由于整理工作巨大，撰写、提炼繁杂，往往知识库内容并不丰富。

应用场景

应用场景

三大模块

  • 工单归类

    对海量历史工单数据，
    透过“机器学习”的分类模型
    进行初步信息萃取，
    将无序的工单数据类型化、归集化

  • 知识萃取

    运用特征向量模型，
    对重复的、含有较多噪音、
    达不到标准的工单予以剔除
    沉淀下经典的、有效的工单案例

  • 知识应用

    基于全文搜索技术，在用户发起
    工单时，自动联想相似工单，让用户自主
    解决问题，在管理员处置工单时，
    查询类似解决方案提高处置效率

工单采集与归类模块

一般可采用：读取数据库数据；导出导入数据；数据采集接口等形式

构建工单分类器

人工预设分类器
支持多级管理、层级增删改

训练分类模型

人工上传典型文档
系统自动训练模型

工单自动归类

根据训练模型自动归类
可人工干预，对不属于该类的剔除
从而使得模型更准

  • 分类器

  • 分类模型

  • 自动归类

构建工单分类器 训练分类模型 工单自动归类

知识萃取模块

分析工单的知识结构，划分为几个主要的段落结构；分别找出这几个段落的典型语料，训练知识模型；
将分类好的工单，运用知识模型去重、筛选，得到最符合知识特征的结果。

知识模型筛选器 萃取结果 语义人工干预

知识模型筛选器

去重-按相似度1-100%设定阀值
去噪-按照特征度个数设定阀值

萃取结果

通过分类+去重去噪
得到符合需求的精选结果

语义人工干预

人工对模型所识别的知识段落
进行干预、调整
再次训练知识模型的准确度

  • 模型筛选

  • 萃取结果

  • 人工干预

知识模型筛选器 萃取结果 语义人工干预

知识库与知识应用

工单知识检索

全文搜索引擎
千万工单毫秒级精准定位

新建工单知识辅助

新建时按输入联想推荐类似工单
对新建工单可进行查重比对

处理工单知识辅助

处理工单时可通过搜索引擎查询
根据处置工单名称自动联想
显示类似工单解决方案

知识挖掘分析

通过大量工单数据，挖掘热点
分析关键知识之间的潜在关系

智能语义应用

对非结构化文档识别其语义段落；可以作为
精准答案输送对接；服务机器人或智能搜索引擎；
对于问题精准给出答案；

  • 知识检索

  • 新建工单

  • 处理工单

  • 挖掘分析

  • 语义应用

工单知识检索 新建工单知识辅助 处理工单知识辅助 知识挖掘分析 智能语义应用

WKD-技术模型

知识萃取 采集与归类

WKD-准确率

学术论文用中文语料库
617249个文档

10%语料库训练90%准确率
30%语料库训练95%准确率
WKD-准确率

成功案例

  • 中国移动

    中国移动IT运维工单

    中国移动IT运维工单月均产生10万，海量数据，通过萃取模型，提取知识点1万条，每月进行自动更新，用于生成IT运维的知识库，服务全国几万名IT服务工程师。

  • 保险企业

    某保险企业运维工单

    企业月均产生各类型企业服务工单6万条，年总量达到70万条，通过对工单数据进行采集，自动分类，模型筛选，得到各类型工单的知识结果，用于生成服务知识库，并将结果“问答（问题和解决方案）”提供给机器人，训练更为智能的服务机器人，为用户通过各种问题解答。

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    通过在线或私有化部署等方式进行功能测试

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