本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種異常妥投的識(shí)別方法和裝置。

背景技術(shù)：

1、在物流場景中，妥投質(zhì)量是評價(jià)快遞物流服務(wù)的一項(xiàng)重要指標(biāo)，如果物流發(fā)生異常妥投不僅會(huì)給客戶帶來不好的使用體驗(yàn)感，降低客戶再次使用該快遞服務(wù)的意愿，而且還有可能給客戶帶來經(jīng)濟(jì)損失。目前異常妥投的識(shí)別主要來源于客戶反饋的信息，只要客戶反饋信息中涉及物流訂單的異常妥投，且客戶反饋信息的時(shí)間晚于妥投時(shí)間，就判定物流訂單發(fā)生異常妥投。

2、在實(shí)現(xiàn)本發(fā)明過程中，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術(shù)中存在如下問題：

3、現(xiàn)有的異常妥投的判斷識(shí)別策略較為簡單，僅憑客戶反饋信息就判定物流訂單是否發(fā)生異常妥投，存在大量誤判的情況，另外，現(xiàn)有方法只能針對存在客戶反饋信息的物流訂單進(jìn)行異常妥投的識(shí)別，對于未收到客戶反饋信息但實(shí)際上發(fā)生異常妥投的物流訂單是無法進(jìn)行識(shí)別的。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種異常妥投的識(shí)別方法和裝置，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確、全面的異常妥投的識(shí)別，不僅可以對存在客戶反饋信息的物流訂單進(jìn)行準(zhǔn)確的異常妥投的識(shí)別，避免誤判，而且還可以對無客戶反饋信息的物流訂單進(jìn)行異常妥投的識(shí)別，更有助于全面地進(jìn)行妥投監(jiān)管。

2、為實(shí)現(xiàn)所述目的，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種異常妥投的識(shí)別方法，包括：

3、獲取待識(shí)別的物流訂單，并查詢所述物流訂單的客戶反饋信息和對應(yīng)的派送軌跡信息；

4、在查詢到所述客戶反饋信息和所述派送軌跡信息的情況下，根據(jù)所述客戶反饋信息和所述派送軌跡信息，對所述物流訂單進(jìn)行異常妥投識(shí)別；

5、在未查詢到所述客戶反饋信息和所述派送軌跡信息中的至少一種信息的情況下，獲取所述物流訂單的溝通內(nèi)容和所述物流訂單的特征數(shù)據(jù)，并將所述溝通內(nèi)容和所述特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完畢的識(shí)別模型，進(jìn)而輸出關(guān)于所述物流訂單是否發(fā)生異常妥投的識(shí)別結(jié)果。

6、可選地，所述識(shí)別模型的訓(xùn)練樣本通過以下方式構(gòu)建：從歷史物流訂單集中獲取標(biāo)記為異常妥投的樣本訂單，判斷所述樣本訂單的數(shù)量是否達(dá)到樣本數(shù)量閾值；在所述樣本訂單的數(shù)量未達(dá)到所述樣本數(shù)量閾值的情況下，計(jì)算所述歷史物流訂單集中除了所述樣本訂單之外的備選訂單與所述樣本訂單的文本相似度，根據(jù)文本相似度的計(jì)算結(jié)果和所述樣本數(shù)量閾值，從所述備選訂單中篩選出目標(biāo)訂單，并標(biāo)記所述目標(biāo)訂單是否發(fā)生異常妥投；根據(jù)所述樣本訂單和所述目標(biāo)訂單，構(gòu)建所述識(shí)別模型的訓(xùn)練樣本。

7、可選地，將所述溝通內(nèi)容和所述特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完畢的識(shí)別模型，進(jìn)而輸出關(guān)于所述物流訂單是否發(fā)生異常妥投的識(shí)別結(jié)果，包括：將所述溝通內(nèi)容輸入所述識(shí)別模型的詞向量層，對所述溝通內(nèi)容進(jìn)行文本分詞，查詢文本分詞得到的各個(gè)分詞的向量，進(jìn)而得到所述溝通內(nèi)容的詞向量矩陣；將所述詞向量矩陣輸入所述識(shí)別模型的卷積層，根據(jù)設(shè)定的卷積核，對所述詞向量矩陣進(jìn)行局部特征提取，得到特征向量；將所述特征向量輸入所述識(shí)別模型的池化層，對所述特征向量進(jìn)行池化計(jì)算，得到所述溝通文本的文本特征；將所述特征數(shù)據(jù)和所述文本特征進(jìn)行拼接，并將拼接結(jié)果輸入所述識(shí)別模型的全連接層，通過激活函數(shù)映射，輸出所述物流訂單發(fā)生異常妥投的概率。

8、可選地，根據(jù)設(shè)定的卷積核，對所述詞向量矩陣進(jìn)行局部特征提取，得到特征向量，包括：根據(jù)所述詞向量矩陣的行數(shù)和列數(shù)，確定多個(gè)卷積核的尺寸；通過各個(gè)所述卷積核在所述詞向量矩陣的上下滑動(dòng)進(jìn)行局部特征提取，得到每個(gè)所述卷積核從所述詞向量矩陣中提取的局部特征向量，將各個(gè)所述局部特征向量組成的集合作為特征向量。

9、可選地，在根據(jù)所述客戶反饋信息和所述派送軌跡信息，對所述物流訂單進(jìn)行異常妥投識(shí)別的識(shí)別結(jié)果為待核對的情況下，所述方法還包括：根據(jù)所述物流訂單的溝通內(nèi)容和所述物流訂單的特征數(shù)據(jù)，使用所述識(shí)別模型，對所述物流訂單進(jìn)行異常妥投識(shí)別。

10、可選地，根據(jù)所述客戶反饋信息和所述派送軌跡信息，對所述物流訂單進(jìn)行異常妥投識(shí)別，包括：根據(jù)所述物流訂單的妥投時(shí)間和預(yù)設(shè)的時(shí)間閾值，確定軌跡核查時(shí)間；查詢所述物流訂單在所述軌跡核查時(shí)間的軌跡點(diǎn)，計(jì)算所述軌跡點(diǎn)和所述物流訂單收貨地之間的距離，根據(jù)所述距離和所述客戶反饋信息，判斷所述物流訂單的妥投是否發(fā)生異常。

11、可選地，在所述溝通內(nèi)容為語音形式的情況下，在將所述溝通內(nèi)容和所述特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完畢的識(shí)別模型之前，所述方法還包括：將所述語音形式的溝通內(nèi)容轉(zhuǎn)換為溝通文本，并對所述溝通文本進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和提煉；將所述溝通內(nèi)容和所述特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完畢的識(shí)別模型，包括：將數(shù)據(jù)清洗和提煉后的溝通文本和所述特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完畢的識(shí)別模型。

12、可選地，在所述物流訂單的異常妥投的識(shí)別結(jié)果為發(fā)生異常妥投的情況下，所述方法還包括：將所述物流訂單的異常妥投識(shí)別結(jié)果接入快遞員評分系統(tǒng)，以便所述快遞員評分系統(tǒng)根據(jù)所述妥投識(shí)別結(jié)果對所述物訂單的快遞員評分。

13、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，提供一種異常妥投的識(shí)別裝置，包括：

14、信息查詢模塊，用于獲取待識(shí)別的物流訂單，并查詢所述物流訂單的客戶反饋信息和對應(yīng)的派送軌跡信息；

15、第一識(shí)別模塊，用于在查詢到所述客戶反饋信息和所述派送軌跡信息的情況下，根據(jù)所述客戶反饋信息和所述派送軌跡信息，對所述物流訂單進(jìn)行異常妥投識(shí)別；

16、第二識(shí)別模塊，用于在未查詢到所述客戶反饋信息和所述派送軌跡信息中的至少一種信息的情況下，獲取所述物流訂單的溝通內(nèi)容和所述物流訂單的特征數(shù)據(jù)，并將所述溝通內(nèi)容和所述特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完畢的識(shí)別模型，進(jìn)而輸出關(guān)于所述物流訂單是否發(fā)生異常妥投的識(shí)別結(jié)果。

17、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第三方面，提供一種異常妥投的電子識(shí)別設(shè)備，包括：

18、一個(gè)或多個(gè)處理器；

19、存儲(chǔ)裝置，用于存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，

20、當(dāng)所述一個(gè)或多個(gè)程序被所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行，使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例第一方面提供的方法。

21、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第四方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施例第一方面提供的方法。

22、所述發(fā)明中的一個(gè)實(shí)施例具有如下優(yōu)點(diǎn)或有益效果：通過獲取待識(shí)別的物流訂單，并查詢物流訂單的客戶反饋信息和對應(yīng)的派送軌跡信息；在查詢到客戶反饋信息和派送軌跡信息的情況下，根據(jù)客戶反饋信息和派送軌跡信息，對物流訂單進(jìn)行異常妥投識(shí)別；在未查詢到客戶反饋信息和派送軌跡信息中的至少一種信息的情況下，獲取物流訂單的溝通內(nèi)容和物流訂單的特征數(shù)據(jù)，并將溝通內(nèi)容和特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完畢的識(shí)別模型，進(jìn)而輸出關(guān)于物流訂單是否發(fā)生異常妥投的識(shí)別結(jié)果的技術(shù)方案，實(shí)現(xiàn)了一種準(zhǔn)確、全面的異常妥投的識(shí)別方法，不僅可以對存在客戶反饋信息的物流訂單進(jìn)行準(zhǔn)確的異常妥投的識(shí)別，避免誤判，而且還可以對無客戶反饋信息的物流訂單進(jìn)行異常妥投的識(shí)別，更有助于全面地進(jìn)行妥投監(jiān)管。

技術(shù)特征：

1.一種異常妥投的識(shí)別方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述識(shí)別模型的訓(xùn)練樣本通過以下方式構(gòu)建：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將所述溝通內(nèi)容和所述特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完畢的識(shí)別模型，進(jìn)而輸出關(guān)于所述物流訂單是否發(fā)生異常妥投的識(shí)別結(jié)果，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，根據(jù)設(shè)定的卷積核，對所述詞向量矩陣進(jìn)行局部特征提取，得到特征向量，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在根據(jù)所述客戶反饋信息和所述派送軌跡信息，對所述物流訂單進(jìn)行異常妥投識(shí)別的識(shí)別結(jié)果為待核對的情況下，所述方法還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述客戶反饋信息和所述派送軌跡信息，對所述物流訂單進(jìn)行異常妥投識(shí)別，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述溝通內(nèi)容為語音形式的情況下，在將所述溝通內(nèi)容和所述特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完畢的識(shí)別模型之前，所述方法還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述物流訂單的異常妥投的識(shí)別結(jié)果為發(fā)生異常妥投的情況下，所述方法還包括：

9.一種異常妥投的識(shí)別裝置，其特征在于，包括：

10.一種移動(dòng)電子設(shè)備終端，其特征在于，包括：

11.一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-8中任一所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種異常妥投的識(shí)別方法和裝置，涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取待識(shí)別的物流訂單，并查詢物流訂單的客戶反饋信息和對應(yīng)的派送軌跡信息；在查詢到客戶反饋信息和派送軌跡信息的情況下，根據(jù)客戶反饋信息和派送軌跡信息，對物流訂單進(jìn)行異常妥投識(shí)別；當(dāng)未查詢到客戶反饋信息和派送軌跡信息中的至少一種信息時(shí)，獲取物流訂單的溝通內(nèi)容和特征數(shù)據(jù)，并將溝通內(nèi)容和特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練完畢的識(shí)別模型，進(jìn)而輸出關(guān)于物流訂單是否發(fā)生異常妥投的識(shí)別結(jié)果。該實(shí)施方式實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確、全面的異常妥投識(shí)別，不僅可以避免誤判，而且還可以對無客戶反饋信息的物流訂單進(jìn)行異常妥投的識(shí)別，更有助于全面進(jìn)行妥投監(jiān)管。

技術(shù)研發(fā)人員：王增輝
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京京東遠(yuǎn)升科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/12