本发明涉及12328交通运输服务热线智能语音调度领域，尤其涉及一种基于大语言模型的交通运输服务热线智能语音调度方法。
背景技术：
1、12328交通运输服务热线是为自然人、法人或其他组织提供交通运输行业相关服务；目前，12328交通运输服务热线诉求访问量大、工单数据信息量大、细分种类繁多，导致出现业务信息复杂度高、信息周转量大、系统使用人员信息交互困难等难题。亟需研发一种12328交通运输服务热线智能语音调度方法，以期在改善业务诉求工单流转效率的同时，进一步提高交通运输行业服务质量。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于大语言模型的交通运输服务热线智能语音调度方法，基于对来电语音数据的语义特征和时序特征提取得到语义时序特征序列，利用预训练语言大模型对语义时序特征序列按照咨询解答服务与工单派送服务进行分类识别提取，对识别为咨询解答服务，筛选与调取交通运输服务知识库中知识内容通过语音编码器生成语音数据进行解答回复；对识别为工单派送服务，提取工单派送所需内容按照工单派送规则进行任务派送
2、本发明的目的通过下述技术方案实现：
3、一种基于大语言模型的交通运输服务热线智能语音调度方法，其方法包括：
4、s1、构建包含卷积神经网络和循环神经网络的语义时序识别模型，卷积神经网络对来电语音数据提取识别语义特征，循环神经网络提取来电语音数据的时序特征，语义时序识别模型结合语义特征与时序特征得到语义时序特征序列；
5、s2、构建交通运输服务知识库，利用预训练语言大模型对语义时序特征序列按照咨询解答服务与工单派送服务进行分类识别提取，对识别为咨询解答服务，筛选与调取交通运输服务知识库中知识内容通过语音编码器生成语音数据进行解答回复；对识别为工单派送服务，提取工单派送所需内容按照工单派送规则进行任务派送。
6、为了更好地实现本发明，在方法s2中，预训练语言大模型从语义时序特征序列提取识别出咨询解答服务和问题项，咨询解答服务为问题解答服务，调取交通运输服务知识库中与问题项相对应的知识内容，通过语音编码器生成语音数据进行解答回复；语义时序识别模型持续提取后续的语义时序特征序列识别是否为咨询解答服务以及是否包含补充问题项，若包含补充问题项，则调取交通运输服务知识库中与补充问题项相对应的知识内容，通过语音编码器生成语音数据进行解答回复；
7、预训练语言大模型基于交通运输服务知识库调取相关知识内容对识别为咨询解答服务关联的问题项进行确认，并基于确认后问题项所对应的知识内容生成语音数据进行解答回复；若确认失败或解答回复反馈不符合，则对应将咨询解答服务转换变更为工单派送服务并分派相关业务管理单位给出解答服务。
8、优选地，在方法s2中，构建按照工单类型、工单要素构成层级的工单数据库，对工单派送服务包括地域、人员身份、关键词、实体词在内的内容进行识别提取，按照所有内容基于工单数据库匹配对应的工单类型与工单要素构成，对于工单要素构成不完整的，预训练语言大模型生成工单要素构成缺少的要素生成补充要素的语音提问和收集；构建有与工单数据库相对应的工单派送规则，按照获取工单派送服务的所有内容匹配对应工单类型并基于工单派送规则进行任务派送。
9、优选地，在方法s1中，卷积神经网络提取识别语义特征方法如下：创建滑动窗口采用卷积核提取识别来电语音数据的特征，采用非线性激活函数对输出的特征进行非线性变换，接着采用池化层进行特征池化处理，将池化处理后的特征展开并通过全连接层处理、softmax函数处理并最终得到语义特征。
10、优选地，在方法s1中，循环神经网络采用包含遗忘门、输入门和输出门的长短期记忆网络lstm；所述来电语音数据在输入语义时序识别模型之前进行包含信号降噪、滤波在内的预处理。
11、优选地，在方法s2中，预训练语言大模型将语义时序特征序列转换为文本序列数据，对文本序列数据进行语义、语法结构以及上下文含义的理解分析处理，按照咨询解答服务与工单派送服务进行分类和分类下的识别提取。
12、优选地，所述交通运输服务知识库经过预训练语言大模型识别学习的结构化知识图谱数据，预训练语言大模型经过结构化知识图谱数据快速调取交通运输服务知识库中知识内容。
13、优选地，预训练语言大模型将语义时序特征序列直接转换为文本序列数据存储为原始文本数据，预训练语言大模型对原始文本数据进行纠错与优化处理得到连贯完整的处理文本数据，预训练语言大模型以处理文本数据进行分类识别提取处理，预训练语言大模型将原始文本数据和处理文本数据分别对应存储并不断更新训练和优化参数，所述纠错与优化处理对应设置有阈值和规则数据。
14、优选地，所述交通运输服务知识库的数据包括交通运输领域相关的政策法规数据、业务流程数据和管理监督数据，交通运输服务知识库的数据进行包含去除无效数据和修正错误信息在内的标准化处理；在方法s2中，构建有任务派送的反馈机制模块，所述反馈机制模块获取派送错误反馈信息并重新派送任务。
15、一种实现交通运输服务热线智能语音调度方法的交通运输服务热线智能语音调度系统，包括语义时序识别模型、交通运输服务知识库、预训练语言大模型、语音解答模型和工单派送调度模块，所述语义时序识别模型包括卷积神经网络和循环神经网络，卷积神经网络对来电语音数据提取识别语义特征，循环神经网络提取来电语音数据的时序特征，语义时序识别模型结合语义特征与时序特征得到语义时序特征序列；所述预训练语言大模型对语义时序特征序列按照咨询解答服务与工单派送服务进行分类识别提取；对识别为咨询解答服务，预训练语言大模型筛选与调取交通运输服务知识库中知识内容输入语音解答模型，语音解答模型通过语音编码器生成语音数据进行解答回复；对识别为工单派送服务，预训练语言大模型提取工单派送所需内容通过工单派送调度模块按照工单派送规则进行任务派送。
16、本发明较现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
17、（1）本发明基于对来电语音数据的语义特征和时序特征提取得到语义时序特征序列，利用预训练语言大模型对语义时序特征序列按照咨询解答服务与工单派送服务进行分类识别提取，对识别为咨询解答服务，筛选与调取交通运输服务知识库中知识内容通过语音编码器生成语音数据进行解答回复；对识别为工单派送服务，提取工单派送所需内容按照工单派送规则进行任务派送。本发明涵盖诉求工单语义识别、工单类型分类、工单精准派送等应用内容，有效提升了交互控制和工单传递效率，降低业务人员工作强度；既改善了业务诉求工单流转效率，又大大提高了交通运输行业服务质量。
18、（2）本发明解决了传统12328服务热线人工接听效率低、工单类型识别不准确、派送不精准等问题，构建语义时序识别模型和预训练语言大模型，实现对来电诉求语音的精准识别和理解，自动准确地判断工单类型，并将工单精准派送至最合适的处理部门或人员，从而显著提高12328交通运输服务热线的服务质量和工作效率，提升公众满意度。
19、（3）本发明能够快速准确地识别来电语音，自动判断工单类型并进行精准派送，大大减少了人工处理的时间和工作量，显著提高了12328服务热线的接听效率和工单处理效率，使公众能够在更短的时间内得到满意的答复和解决方案。
20、（4）本发明预训练语言大模型对来电内容的理解更加深入和准确，能够更好地满足公众的需求，工单类型识别准确率的提高以及精准派送，确保了问题能够得到专业、及时的处理，有效提升了服务质量，增强了公众对12328交通运输服务热线的信任和满意度。根据处理部门和人员的专业能力、工作负荷等因素进行工单派送，实现了人力资源的合理利用和优化配置，避免了工单分配不均导致的工作效率低下和资源浪费；同时，本发明能够实时根据业务量的变化和处理情况进行动态调整，进一步提高资源利用效率。
21、（5）本发明减少了对大量人工接听和处理工单的依赖，降低了人力成本，提高了工作效率，减少了因处理不及时或错误导致的重复劳动和资源浪费，从而降低了整体运营成本，提高了交通运输服务热线的经济效益。