一种同人多诉事件处理方法和系统与流程

本发明涉及事件处理，尤其涉及一种同人多诉事件处理方法和系统。

背景技术：

1、在城市治理领域，存在海量的诉求事件数据，为提升行业用户在处理事务的时效，降低重复事件对于日常工作的干扰，需要借助信息化的手段来进行数据筛查和处理，尤其是围绕“相同人不同诉求事件”的分析业务场景。此类分析方法一般采用数据检索筛查、数据碰撞、语义相似度关联等手段，将诉求事件数据进行分析处理，梳理出人与事的关联关系，服务于行业业务的高效开展。通过此类分析方法，可高效过滤个人相关的大量重复或相似诉求事件，降低行业用户在事件受理、事件审查、事件处置、事件跟踪回访等多个环节的工作量，辅助提升工作水平和质效，从而更好的为用户提供问题解决方案。

2、目前，业内主要存在以下两种类型的分析方式。第一种是按照人员的行为进行发现识别的方式，第二种是按照人员与事件类型进行发现识别的方式。

3、第一种方式应用于同一个人在不同时间、不同地点上报诉求事件。对应的具体识别方法基于历史事件数据，检索并关联指定人员的历史诉求事件，形成“人员-上报时间/地点-事件清单列表”的关系数据，便于用户进行人员行为的统计分析。这种方法采用数据库检索的方式实现，优点是能够便于工作人员迅速了解相关人员的历史行为轨迹、相关上报内容；不足之处在于，没有对事件描述的语义进行深度分析，需要依赖人工手动进行相同事件的区分，没有采用智能化手段自动进行相同事件的判断，导致用户侧的业务效率不高。

4、第二种方式应用于同一个人相关的同类型事件。对应的具体识别方法基于历史事件数据，以人员身份信息、事件所属分类为关键字，对全部相关事件按照事件所属分类进行分组，形成“人员-事件所属分类-事件清单列表”的关系数据，便于用户进行人员行为的统计分析。这种方法采用数据库检索、语义相似度分析相结合的方式实现；其中事件所属分类，可基于事件上报时填报的事件所属分类进行提取，也可采用自然语言技术对历史事件进行语义分类关联，但是需要用户预先提供事件分类清单。相比于第一种方法，第二种方法的优点在于事件关系数据相对贴近用户的业务视角；不足之处在于，对事件描述的语义挖掘深度不够，导致关系数据中存在重复事件数据，为用户应用带来烦扰，同时要过度依赖于用户提供的事件分类清单，导致关系数据存在精度不够的问题。

5、因此，如何提供一种更加高效和精确的同人所述事件处理方法，成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，为了克服现有技术的不足，本发明旨在提供一种同人多诉事件处理方法和系统。

2、根据本发明的第一方面，提供一种同人多诉事件处理方法，包括：

3、采集事件信息，根据采集的事件信息构建原始事件清单，采用查询条件对原始事件清单进行初始筛选，获得初始筛选清单；

4、对获得的初始筛选清单进行完整性校验，对初始筛选清单进行缺失信息补齐，对补齐后的初始筛选清单进行聚集分组，获得多个事件分组；

5、对事件分组中的事件进行相似性计算，根据计算获得的事件相似度余弦距离值对事件分组中的事件进行簇状聚类，获得多个簇状事件分组；

6、通过语义分析对簇状事件分组中的事件进行语义提取，根据提取的语义内容生成诉求主张话题，创建诉求主张与事件关系表。

7、优选地，本发明的同人多诉事件处理方法中，采集事件信息，根据采集的事件信息构建原始事件清单，包括：采集事件时间信息、事件地址信息、事件类别信息、事件描述信息以及事件人员信息，采用采集的事件时间信息、事件地址信息、事件类别信息、事件描述信息以及事件人员信息构建原始事件清单。

8、优选地，本发明的同人多诉事件处理方法中，所述事件时间信息包括事件发生时间信息和事件上报时间信息，所述事件人员信息包括事件上报人信息。

9、优选地，本发明的同人多诉事件处理方法中，采用查询条件对原始事件清单进行初始筛选，获得初始筛选清单，包括：

10、获取查询条件中的事件类别查询条件、事件上报时间查询条件和事件地址查询条件；

11、采用获取的事件类别查询条件、事件上报时间查询条件和事件地址查询条件，根据采集的事件信息，对原始事件清单进行筛选，获得初始筛选清单。

12、优选地，本发明的同人多诉事件处理方法中，对获得的初始筛选清单进行完整性校验，对初始筛选清单进行缺失信息补齐，对补齐后的初始筛选清单进行聚集分组，获得多个事件分组，包括：

13、对获得的初始筛选清单中的事件信息进行提取和完整性校验，对初始筛选清单中的缺失信息进行定位；

14、采集历史事件信息和关联人员信息，根据初始筛选清单中定位的缺失信息对采集的历史事件信息和关联人员信息进行检索匹配；

15、采用检索匹配获得的信息对对应的缺失信息进行回填，获得补齐的初始筛选清单；

16、根据事件上报人信息对初始筛选清单中的事件进行分组，获得以上报人信息聚集的多个事件分组。

17、优选地，本发明的同人多诉事件处理方法中，对事件分组中的事件进行相似性计算，根据计算获得的事件相似度余弦距离值对事件分组中的事件进行簇状聚类，获得多个簇状事件分组，包括：

18、对获得的事件分组分别进行实体信息抽取和语义向量提取，根据提取的实体信息计算事件的相似性sima值，根据提取的语义向量计算事件描述文本的相似性simb值；

19、根据事件的相似性sima值和事件描述文本的相似性simb值计算事件的相似度值，根据事件的相似度值计算对应的事件相似度余弦距离值；

20、根据事件相似度余弦距离值对事件分组中的事件进行簇状聚类，获得多个簇状事件分组。

21、优选地，本发明的同人多诉事件处理方法中，通过语义分析对簇状事件分组中的事件进行语义提取，根据提取的语义内容生成诉求主张话题，创建诉求主张与事件关系表，包括：

22、获取簇状事件分组中事件的事件描述信息，对事件的事件描述信息进行复杂度换算，将换算获得的复杂度与预设的复杂度阈值进行比较；

23、通过语义分析对复杂度小于预设的复杂度阈值的事件描述信息对应的事件进行摘要提取，从提取的摘要中获取事件信息关键词，将获取的事件信息关键词组装成诉求主张话题，将组装成的诉求主张话题与事件进行关联，创建诉求主张与事件关系表；

24、通过语义分析对复杂度不小于预设的复杂度阈值的事件描述信息对应的事件进行语义内容拆分，获得与不同语义特征对应的语义内容，为不同的语义内容分别生成诉求主张话题，将生成的诉求主张话题与事件进行关联，创建诉求主张与事件关系表。

25、优选地，本发明的同人多诉事件处理方法中，通过语义分析对复杂度不小于预设的复杂度阈值的事件描述信息对应的事件进行语义内容拆分，获得与不同语义特征对应的语义内容，为不同的语义内容分别生成诉求主张话题，将生成的诉求主张话题与事件进行关联，创建诉求主张与事件关系表，包括：以事件为中心，事件的诉求主张话题和事件主体要素为分支，事件主体要素的描述内容和诉求主张话题的描述内容为子分支，构建诉求主张话题和事件关联网。

26、根据本发明的第二方面，提供一种同人多诉事件处理系统，该系统包括处理服务端，该处理服务端用于采集事件信息，根据采集的事件信息构建原始事件清单，采用查询条件对原始事件清单进行初始筛选，获得初始筛选清单；对获得的初始筛选清单进行完整性校验，对初始筛选清单进行缺失信息补齐，对补齐后的初始筛选清单进行聚集分组，获得多个事件分组；通过语义分析对簇状事件分组中的事件进行语义提取，根据提取的语义内容生成诉求主张话题，创建诉求主张与事件关系表。

27、根据本发明的第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本发明第一方面所述的方法。

28、本发明实施例的同人多诉事件处理方法和系统，适用于城市治理领域，围绕“相同人不同诉求事件的查找匹配”业务场景，用于解决过滤个人针对相同事件的大量重复或相似诉求，并为进一步分析个人诉求的广度与核心，更好的为用户提供问题解决方案；通过实体抽取、话题生成、关联事件分析对诉求事件进行深度处理，同时利用语义相似性对事件内容进行聚类分析，从而发现某一区域内“相同人不同诉求主张”的事件清单，并针对同类事件进行场景话题的生成，大幅提升数据分析的准确度，大幅缩减工作量，提升有效工作水准。