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人工智能NLP技术

在12345智能派单中的应用研究

金沙控股

陈武练

1.

12345政务便民服务热线对智能派单的需求

12345政务服务便民热线（简称12345热线），指各地市人民政府设立的由电话12345、市长信箱、手机短信、手机客户端、微博、微信等方式组成的专门受理热线事项的公共服务平台。

某市“12345政务服务便民热线”建立了完整的数字化平台，客服人员通过标记热线信件的类别，将信件分派给对应的部门进行处理。在实践中，这项分派工作存在着信件多、工作量极大、人工分派不及时、审核误分类、误判断处理部门以及引起的重新分派、转发时间延误，对各信件的及时处理造成了不同程度的影响，非常需要采取改进措施以便为市民提供更优质的服务。

2.

解决方案

12345的信件数据汇总到数字化平台后表现为文字和图片，客服人员主要通过阅读信件内容来判断应该分派给哪个部门。因此，采用人工智能中的NLP（NLP，Natural Language Processing）自然语言处理技术来对信件进行智能派单是最合适的。我们运用该技术在这方面进行了积极的研究和尝试，并取得了重要的技术验证成果。下面将对这一研究过程和成果进行介绍，主要包括：确定训练目标、模型选择、数据清洗、模型训练、模型评估、模型预测等。

（一）训练目标

我们的目标是通过对优选的深度学习模型进行微调，让模型能根据12345信件的内容自动判断该信件由哪个部门进行处理最合适，并自动分派到该部门，从而提高派单工作的效率。

（二）模型选择

BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向表征的预训练语言模型。该模型由Google在2018年提出，获得了计算语言学协会(NAACL)北美分会2019年年度会议最佳长篇论文奖，在11个NLP任务上的表现刷新了记录，是目前在NLP领域最好用的模型之一。BERT模型能记忆海量事实并轻松完成诸如文字分类、摘要生成、阅读理解、人机对话等任务。根据训练目标，我们要完成文字分类任务，分析后采用基于BERT中文预训练模型“bert-base-chinese”的文本分类模型“Auto Model For Sequence Classification”进行信件分类训练。

（三）数据清洗

本节所用主要工具：Python3.9、Numpy1.21.5、Pandas1.4.1

1. 数据探索

我们初步探索了数据，对部门信件总数统计如下（部分）：

...

我们发现12345信件数据有如下特点：

(1) 涉及部门极多，达到1000+个部门；

(2) 市直部门和区直部门数据共存

(3) 出现了部门改革前后新老部门名称共存的数据

(4) 出现了大量处理部门为乡镇府和镇政府的数据

(5) 出现了大量处理部门为第三方平台的数据

(6) 出现了部分处理部门为国有企业的数据

(7) 部分数据的部门名称不规范

(8) 有些处理部门的数据量极少

这些数据要能真正用于模型训练，还需要进行清洗。

2. 清洗措施

我们先对原始数据脱敏，去除个人、法人敏感信息，然后根据12345业务场景对脱敏数据进行有针对性的分析，采取了合并、替换、部分保留、抛弃等不同的清洗处理措施，并根据需要进行字段抽取和数据重构，对目标值重新编码，得到了最终适合训练的数据集。

抽取部分样例数据显示如下：

（四）模型训练

本节所用主要工具：

i7 9700 32G+NVIDIA 2080Ti 11G+CUDA11.6、PyCharmCE 2020.1.1、Python3.9、Numpy1.21.5、Pandas1.4.1、Scikit-Learn1.0.1、Pytorch1.9.1、Transformers4.18.0

我们将数据分为两份，一份作为训练集，另一份作为验证集，设置每个batch加载8个记录，将预训练模型加载到显卡，按不同参数组配置不同的学习率，采用AdamW优化函数及线性学习率预热进行训练：

经过2小时12分，完成全部训练。

（五）模型评估

以下是我们从验证集中随机抽取3800条数据对已训练好的模型进行验证，其评估报告如下：

图：总体分类评估报告

图：查准率（precision）最高的前10名部门名称

图：查全率（recall）最高的前10名部门名称

图：F1分数（f1-score）最高的前10名部门名称

我们可以看到模型在信件分类中的查准率、查全率以及F1分数上都有较好的表现，特别是公积金中心、教育局、卫健委/局、移动公司、公交公司、公安局、市场监管局、人社局、医保局、交警等重要部门的信件，模型的分类效果均达到或超出预期。

（六）模型预测

我们从某市12345平台（http://12345.longyan.gov.cn/）的公开件中随机抽取了20条信件记录，用训练好的模型对其处理部门进行预测，并对照12345平台的最终处理部门来判断模型的预测是否正确。结果发现模型全部预测正确，取得了相当不错的效果。预测情况部分截图如下所示：

3.

结语

针对12345派单中存在的难题，我们运用人工智能自然语言处理NLP技术，通过对原始数据的脱敏、清洗、重构得到了适合BERT模型的训练数据集，在此基础上训练出了能对信件进行自动分类的智能模型。经过验证，该模型在查准率、查全率、F1分数综合性能的各项指标上都取得了很好的成绩，以后将在生产环境中应用起来。