摘要
本发明提出了一种基于紧急程度评估的社会治理工单派单方法、介质及设备,属于社会治理信息技术领域。包括:采集社会治理工单中的文本数据和图像数据,调用文本编码器和图像编码器,分别转换为文本特征向量和图像特征向量;对同一工单的文本特征向量和图像特征向量进行一致性检测;基于文本特征向量计算情绪强度,并结合对应工单事件的危险程度和时间编码,拼接生成向量;将拼接生成的向量输入训练好的神经网络模型,生成工单紧急指数,通过将工单紧急指数与预设阈值比较,划分工单的紧急程度;根据工单的紧急程度进行派单。本发明通过引入交叉特征、残差连接和Swish激活的多层感知器网络,显著提升了社会治理工单的处置时效。
技术关键词
文本特征向量
一致性检测
图像特征向量
神经网络模型
文本编码器
图像编码器
生成向量
社会
联合损失函数
多层感知器网络
指数
情感分析模型
样本
交互特征
强度
编码向量
数据
系统为您推荐了相关专利信息
监督学习模型
原始测序数据
工作特征
污染特征
分类器模型
多模态数据融合
智能座舱
多模态特征融合
多视角
深度图像数据
脉冲接收器
超声传感器
脉冲驱动器
评估装置
血管
诊断分析方法
矿场
输入分析模型
诊断分析系统
参数