基于BERT模型的工单智能处理系统的设计与实现
这是一篇关于工单系统,BERT,自动派单,工单去重,解决方案推荐的论文, 主要内容为随着企业的业务领域拓展,客户诉求日益繁杂,传统工单系统仅仅依靠人工来处理诉求存在处理质量和效率低下的问题。同时,诉求信息以短文本为主,具有语义稀疏、模糊性、不确定性的特点,传统特征提取方法无法获取文本的完整语义。针对上述问题,本文结合BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型提取文本特征充分考虑双向上下文,可以较好的贴合语义的特点,设计了基于GSDMM(collapsed Gibbs Sampling algorithm for the Dirichlet multinomial Mixture Model)-BERT的工单自动分派模型解决工单短文本分类问题;设计了基于SBERT(Sentence-BERT)的工单去重模型解决工单文本重复相似度问题;设计了基于BM25(Best Matching 25)-SBERT的方案推荐模型解决模糊推荐的准确度问题。并将上述方法应用于工单智能处理系统,提高系统对于外部模糊性和不确定输入的适应及处理能力,优化工单系统的体系结构。具体工作包括:(1)设计基于GSDMM-BERT的工单自动分派模型。针对工单短文本特征稀释的问题,使用主题模型GSDMM进行主题拓展从而生成主题拓展向量,再使用BERT模型生成全局语义向量,对全局语义向量和主题拓展向量进行向量拼接,生成语义和主题融合向量,再经过全连接层和Softmax层进行分类处理。通过对实验的精确度、召回率和F1值进行对比来验证所提方法的分类准确性。(2)设计基于SBERT的工单去重模型。针对BERT模型用于相似句子对效率较低的问题,使用孪生网络和BERT模型相结合的SBERT模型。将数据分别输入两个相同BERT模型,经过池化层得到语义向量,再计算余弦相似度,对相似度高于阙值的工单进行拦截,优化工单创建流程。(3)设计基于BM25-SBERT的解决方案推荐模型。针对传统推荐未融合标题和内容特征的问题,使用BM25对解决方案文档的标题域和内容域进行加权相似度计算,筛选出若干条相似度最高的解决方案,再通过SBERT模型进行语义相似度重排序,选取TopK条,从而实现方案推荐,为用户处理问题提供多样化参考。(4)工单智能处理系统的设计与实现。通过引入自然语言处理技术优化工单系统的结构,基于Spring、Mybatis和Vue进行系统开发,实现工单周期管理模块,包含工单的创建、分派与接收、处理和评价等模块;实现系统基础功能模块,包含用户信息管理、解决方案推荐和后台管理等功能模块。对系统各模块进行测试,测试结果显示系统性能满足实际需求。
基于层次分析法的安装工单系统的设计与实现
这是一篇关于微服务框架,评价模型,工单系统,层次分析法的论文, 主要内容为近几年,互联网行业已经走向了成熟。伴随着网民规模日益扩大,产生了一个巨大的市场。越来越多的商户开始探索线上与线下同步销售的模式。然而线上模式所面临的用户规模与订单数量的不断增加给商户处理订单带来了新的挑战与要求。通过工单系统来管理和处理订单或业务,对客户服务进行管理,追踪,让原本复杂的流程变得简单高效,更加易于操作和管理。而且随着行业的发展,商户之间的竞争已经不是简单的产品质量的比较,客户对于整个服务的评价是现在商户更加关心的问题,所以对于服务评价的研究可以帮助商户更好的管理安装团队,为商户的服务改进提供依据,帮助商户做出决策。本文针对某公司的需求,通过技术选型、概要设计、详细设计等步骤,描述了一个基于层次分析法的安装工单系统。本系统与普通工单系统最大的区别在于安装服务评价,是在服务评价课题的一次尝试,为安装师傅服务评价寻找一个标准。本文介绍了服务评价的研究方法,即层次分析法以及系统使用的技术框架,后端是基于Spring Boot和Spring Cloud开发,实现微服务的架构,使用My Batis作为与数据库交互的中间件。介绍了各种框架的优势以及使用以上这些框架后给系统带来的好处。然后通过对业务以及功能的研究,将系统划分为4个模块,每个模块都是一个单独的微服务,使用Spring Boot进行开发。本文对这4个模块按照软件开发的过程进行了详细的阐述。这4个模块中团队管理模块主要管理安装团队和团队成员。任务管理模块是工单相关的工作,用于任务记录的管理,还包括任务指派等工作。评价管理模块是对于用户上传的评价数据的管理,包括存储和分析展示。短信模块是为整个系统服务,用于任何需要短信业务的模块。目前,该系统已经正式的投入了生产环境,部署在阿里云服务器上,替代了原有的在纸张上的评价方式,提高了数据采集以及分析的效率。和安装工人的沟通方式也从短信电话的方式变为了信息化的模式。
基于BERT模型的工单智能处理系统的设计与实现
这是一篇关于工单系统,BERT,自动派单,工单去重,解决方案推荐的论文, 主要内容为随着企业的业务领域拓展,客户诉求日益繁杂,传统工单系统仅仅依靠人工来处理诉求存在处理质量和效率低下的问题。同时,诉求信息以短文本为主,具有语义稀疏、模糊性、不确定性的特点,传统特征提取方法无法获取文本的完整语义。针对上述问题,本文结合BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型提取文本特征充分考虑双向上下文,可以较好的贴合语义的特点,设计了基于GSDMM(collapsed Gibbs Sampling algorithm for the Dirichlet multinomial Mixture Model)-BERT的工单自动分派模型解决工单短文本分类问题;设计了基于SBERT(Sentence-BERT)的工单去重模型解决工单文本重复相似度问题;设计了基于BM25(Best Matching 25)-SBERT的方案推荐模型解决模糊推荐的准确度问题。并将上述方法应用于工单智能处理系统,提高系统对于外部模糊性和不确定输入的适应及处理能力,优化工单系统的体系结构。具体工作包括:(1)设计基于GSDMM-BERT的工单自动分派模型。针对工单短文本特征稀释的问题,使用主题模型GSDMM进行主题拓展从而生成主题拓展向量,再使用BERT模型生成全局语义向量,对全局语义向量和主题拓展向量进行向量拼接,生成语义和主题融合向量,再经过全连接层和Softmax层进行分类处理。通过对实验的精确度、召回率和F1值进行对比来验证所提方法的分类准确性。(2)设计基于SBERT的工单去重模型。针对BERT模型用于相似句子对效率较低的问题,使用孪生网络和BERT模型相结合的SBERT模型。将数据分别输入两个相同BERT模型,经过池化层得到语义向量,再计算余弦相似度,对相似度高于阙值的工单进行拦截,优化工单创建流程。(3)设计基于BM25-SBERT的解决方案推荐模型。针对传统推荐未融合标题和内容特征的问题,使用BM25对解决方案文档的标题域和内容域进行加权相似度计算,筛选出若干条相似度最高的解决方案,再通过SBERT模型进行语义相似度重排序,选取TopK条,从而实现方案推荐,为用户处理问题提供多样化参考。(4)工单智能处理系统的设计与实现。通过引入自然语言处理技术优化工单系统的结构,基于Spring、Mybatis和Vue进行系统开发,实现工单周期管理模块,包含工单的创建、分派与接收、处理和评价等模块;实现系统基础功能模块,包含用户信息管理、解决方案推荐和后台管理等功能模块。对系统各模块进行测试,测试结果显示系统性能满足实际需求。
基于BERT模型的工单智能处理系统的设计与实现
这是一篇关于工单系统,BERT,自动派单,工单去重,解决方案推荐的论文, 主要内容为随着企业的业务领域拓展,客户诉求日益繁杂,传统工单系统仅仅依靠人工来处理诉求存在处理质量和效率低下的问题。同时,诉求信息以短文本为主,具有语义稀疏、模糊性、不确定性的特点,传统特征提取方法无法获取文本的完整语义。针对上述问题,本文结合BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型提取文本特征充分考虑双向上下文,可以较好的贴合语义的特点,设计了基于GSDMM(collapsed Gibbs Sampling algorithm for the Dirichlet multinomial Mixture Model)-BERT的工单自动分派模型解决工单短文本分类问题;设计了基于SBERT(Sentence-BERT)的工单去重模型解决工单文本重复相似度问题;设计了基于BM25(Best Matching 25)-SBERT的方案推荐模型解决模糊推荐的准确度问题。并将上述方法应用于工单智能处理系统,提高系统对于外部模糊性和不确定输入的适应及处理能力,优化工单系统的体系结构。具体工作包括:(1)设计基于GSDMM-BERT的工单自动分派模型。针对工单短文本特征稀释的问题,使用主题模型GSDMM进行主题拓展从而生成主题拓展向量,再使用BERT模型生成全局语义向量,对全局语义向量和主题拓展向量进行向量拼接,生成语义和主题融合向量,再经过全连接层和Softmax层进行分类处理。通过对实验的精确度、召回率和F1值进行对比来验证所提方法的分类准确性。(2)设计基于SBERT的工单去重模型。针对BERT模型用于相似句子对效率较低的问题,使用孪生网络和BERT模型相结合的SBERT模型。将数据分别输入两个相同BERT模型,经过池化层得到语义向量,再计算余弦相似度,对相似度高于阙值的工单进行拦截,优化工单创建流程。(3)设计基于BM25-SBERT的解决方案推荐模型。针对传统推荐未融合标题和内容特征的问题,使用BM25对解决方案文档的标题域和内容域进行加权相似度计算,筛选出若干条相似度最高的解决方案,再通过SBERT模型进行语义相似度重排序,选取TopK条,从而实现方案推荐,为用户处理问题提供多样化参考。(4)工单智能处理系统的设计与实现。通过引入自然语言处理技术优化工单系统的结构,基于Spring、Mybatis和Vue进行系统开发,实现工单周期管理模块,包含工单的创建、分派与接收、处理和评价等模块;实现系统基础功能模块,包含用户信息管理、解决方案推荐和后台管理等功能模块。对系统各模块进行测试,测试结果显示系统性能满足实际需求。
基于MVC架构的校园网故障管理平台的设计与实现
这是一篇关于网络故障管理,工单系统,B/S,MVC模式的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,校园信息化建设受到高度重视,对高校的教学、科研、办公提供基础支撑作用的同时,也大大丰富了在校学生的校园生活。由于过去的十几年高校校园网的建设以扩大规模为主,网络结构日渐复杂。尤其是近几年,移动互联网飞速发展,为了满足需求,高校校园内大范围地敷设无线信号。整个校园网的设备总数量上万,管理维护量极大。校园网管理面临的问题也随着规模的扩大而增多,最突出的问题是网络管理中心缺乏一个信息化的高效工作流程,因此故障维修效率欠佳。本文针对校园网管理中心对网络故障管理面临的问题,列出了校园网故障管理的功能需求,并依此设计开发了一个故障管理系统。该平台以工单系统为核心建立了一条信息流,打通了用户、接待人员、维修人员之间的信息通道,从而提升了服务质量和维修效率。同时,平台收集大量的网络故障数据,通过对故障数据的分析可以找出故障原因及解决方案,对校园网的规划建设具有积极意义。为了提升故障管理系统的开发效率,本文采用MVC分层开发模式,由多人共同开发,MVC模式的优点是提高了系统代码的可重用性、系统的可扩展性、代码的可维护性,平台各功能模块之间松耦合,为后期的功能扩充或平台移植打下了良好的基础。故障管理系统基于PHP语言和MySQL数据库开发,是一个B/S结构的web应用系统。故障管理系统上线运行后,校园网用户可以通过微信、网页、电话等方式进行故障报修,网管人员可以通过web页面和微信获取报修信息并及时处理反馈,极大地提升了工作效率。
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