信息处理方法、装置、设备及存储介质与流程

本公开涉及人工智能，尤其涉及一种信息处理方法、装置、设备、介质和程序产品。

背景技术：

1、随着金融科技的迅速发展，各种银行传统金融服务升级为数字金融服务，其中银行运营处理系统也实现了电子化和线上化，但是分派工单仍靠各领域专家人工完成。其中不同业务分支的问题将有各自负责的专家来处理。

2、经过研究发现，利用专家人工分派工单的处理方式占用大量人力成本。这样不仅会造成分派工单排队时间长，还会降低工单分派准确率低，让客户产生较差服务体验。此外，相关技术中能够实现自动分派工单的装置或方法存在工单分类准确性较差，分类效率较低等情况，难以满足实际的业务需求。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，本公开提供了一种信息处理方法、装置、设备、介质和程序产品。

2、根据本公开的第一个方面，提供了一种信息处理方法，包括：

3、将待处理的文本信息输入至文本分类模型的第一文本分类层，输出根分类标签；

4、确定与上述根分类标签对应的分类标签结构树，其中，上述分类标签结构树包括具有第一层级属性的根分类标签，以及具有第i层级属性的叶子分类标签，i为大于1的正整数；

5、将上述文本信息输入至上述文本分类模型的目标第i文本分类层，输出第i叶子分类标签；以及

6、根据上述第i叶子分类标签，从上述分类标签结构树中确定上述文本信息的目标末端叶子分类标签。。

7、根据本公开的实施例，将上述文本信息输入至上述文本分类模型的目标第i文本分类层，输出第i叶子分类标签包括：在i等于2的情况下，根据上述根分类标签，从上述文本分类模型中确定目标第二文本分类层；将上述文本信息输入至上述目标第二文本分类层，输出具有第二层级属性的第2叶子分类标签。。

8、根据本公开的实施例，将上述文本信息输入至上述文本分类模型的目标第i文本分类层，输出第i叶子分类标签还包括：在i大于2的情况下，从上述文本分类模型中，确定与第i叶子分类标签对应的目标第i+1文本分类层；以及将上述文本信息输入至上述目标第i+1文本分类层，输出第i+1叶子分类标签。

9、根据本公开的实施例，根据上述第i叶子分类标签，从上述分类标签结构树中确定上述文本信息的目标末端叶子分类标签包括：在上述第i叶子分类标签，为上述分类标签结构树的末端叶子分类标签的情况下，将上述第i叶子分类标签确定为上述目标末端叶子分类标签。

10、根据本公开的实施例，上述方法还包括获取样本文本信息集，以及与上述样本文本信息集中的样本文本信息对应的样本分类标签；根据上述样本分类标签与上述样本文本信息的对应关系，统计与上述样本分类标签对应的样本文本信息数量；根据上述样本文本信息数量，确定上述样本分类标签的层级属性；以及根据上述样本分类标签各自的层级属性，构建上述分类标签结构树。

11、根据本公开的实施例，上述方法还包括：基于多层级分类网络算法处理样本文本信息集，得到上述分类标签结构树。

12、根据本公开的实施例，上述方法还包括：根据上述根分类标签和上述目标末端叶子分类标签，确定针对上述文本信息的分类结果。

13、根据本公开的实施例，还包括：基于预设规则构建业务词表；以及根据上述业务词表对初始文本信息进行分词操作，得到待处理的上述文本信息。

14、根据本公开的实施例，上述初始文本信息包括以下至少一项：工单文本信息、业务服务信息文本。

15、本公开的第二方面提供了一种信息处理装置，包括：

16、根分类标签输出模块，用于将待处理的文本信息输入至文本分类模型的第一文本分类层，输出根分类标签；

17、分类标签结构树确定模块，用于确定与上述根分类标签对应的分类标签结构树，其中，上述分类标签结构树包括具有第一层级属性的根分类标签，以及具有第i层级属性的叶子分类标签，i为大于1的正整数；

18、叶子分类标签输出模块，用于将上述文本信息输入至上述文本分类模型的目标第i文本分类层，输出第i叶子分类标签；以及

19、目标末端叶子分类标签确定模块，用于根据上述第i叶子分类标签，从上述分类标签结构树中确定上述文本信息的目标末端叶子分类标签。

20、本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。

21、本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。

22、本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。

23、根据本公开提供的信息处理方法、装置、设备、介质和程序产品，通过确定文本信息的根分类标签，并基于根分类标签和对应的分类标签结构树，来确定适用于确定文本信息的第i叶子分类标签的目标第i文本分类层，可以在第i叶子分类标签对应的样本数量较少的情况下，训练得到预测精度较高的目标第i文本分类层，因此，至少部分的解决了人工进行工单分类的准确率低、效率低、人力成本高的技术问题，实现了自动化、高效率、高准确率以及低成本的工单派发。

技术特征：

1.一种信息处理方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述文本信息输入至所述文本分类模型的目标第i文本分类层，输出第i叶子分类标签包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，将所述文本信息输入至所述文本分类模型的目标第i文本分类层，输出第i叶子分类标签还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述第i叶子分类标签，从所述分类标签结构树中确定所述文本信息的目标末端叶子分类标签包括：

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，还包括：

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，还包括：

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述初始文本信息包括以下至少一项：

10.一种信息处理装置，包括：

11.一种电子设备，包括：

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～9中任一项所述的方法。

13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～9中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了一种信息处理方法、装置、设备及存储介质，可以应用于人工智能技术领域。该方法包括：将待处理的文本信息输入至文本分类模型的第一文本分类层，输出根分类标签；确定与根分类标签对应的分类标签结构树，其中，分类标签结构树包括具有第一层级属性的根分类标签，以及具有第i层级属性的叶子分类标签，i为大于1的正整数；将文本信息输入至文本分类模型的目标第i文本分类层，输出第i叶子分类标签；以及根据第i叶子分类标签，从分类标签结构树中确定文本信息的目标末端叶子分类标签。

技术研发人员：刘延祺,韩雨桐,常二莉,石小萌
受保护的技术使用者：中国工商银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12