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龙图腾网获悉上海市安装工程集团有限公司申请的专利基于NLP的暖通末端设备维修保养作业自动派单方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115577708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211386795.5，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权基于NLP的暖通末端设备维修保养作业自动派单方法是由蒋海刚;许芸;夏臻;唐林峰;凌瑞;朱贇;吴增强设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于NLP的暖通末端设备维修保养作业自动派单方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于NLP技术的暖通末端设备维修保养作业自动派单方法，属于民用建筑机电智能化运维技术领域。本发明的一种基于NLP技术的暖通末端设备维修保养作业自动派单方法，从源系统抽取暖通末端设备维修和保养的工单数据集，依据中文分词器配置设定进行维保文本内容的中文分词工作。为解决人工工单分配模式，由于受到工作时间限制无法做到全覆盖响应用户报修信息，影响暖通末端设备处置及时性的问题，通过训练和调试完成暖通末端设备维修和保养故障分类自动标注单元，制作暖通末端设备维修和保养工单的故障自动识别装置，并在此基础上构建暖通末端设备故障处理决策表通过机器学习方式实现暖通末端设备维保工单的自动分配。

本发明授权基于NLP的暖通末端设备维修保养作业自动派单方法在权利要求书中公布了：1.基于NLP的暖通末端设备维修保养作业自动派单方法，其中，包括如下步骤： 步骤一：从源系统抽取暖通末端设备维修和保养的工单数据集，依据中文分词器配置设定进行维保文本内容的中文分词工作； 步骤二：根据维保工单装置属性从原始工单文本中抽取目标关键词，目标关键词包括：设备位置关键词、设备故障问题类型关键词中的至少之一； 所述设备位置关键词，包括：所述建筑维修工单集合的每条建筑维修工单所对应的建筑、楼层、空间和房间的名称及编号信息中的至少之一； 所述设备故障关键词包括：暖通末端设备、暖通末端节点和暖通末端设备构件的名称、编号至少之一； 所述问题类型关键词包括：建筑维修中的常见问题描述和常用词语中的至少之一； 步骤三：搭建故障分类器网络，并配置预训练模型参数和训练、测试数据集路径后启动故障分类器的预训练过程，在预训练结束后进行故障分类器效果评估，并根据评估结果进行模型预训练过程迭代调适； 步骤四：自动派工装置在配置故障流程节点自动判断时，应制作该单元决策表判断机构，确定暖通末端设备故障判断规则的个数，有n个条件的决策表有2n个规则； 列出暖通末端设备故障判断的所有条件桩和动作桩； 填入判断暖通末端设备故障判断的条件项； 填入暖通末端设备故障处理的动作项，得到初始决策表； 简化故障决策表，合并相似规则； 采用ID3算法为基准，测算其装置决策信息增益计算公式如下： 暖通末端设备故障决策信息熵公式： 分别计算出风量、制冷效果、制热效果、其他四列公式： 信息增益公式： 最后选择信息增益最高的一个属性进行分裂； 所述步骤四中，暖通末端设备故障决策树算法流程，包括如下步骤： S1：参数初始化； S2：创建故障节点； S3：如果故障类型代码都属于同一决策类，则该故障节点作为叶节点； S4：如果决策表属性集合为空，则该故障节点作为叶节点； S5：选择故障决策表属性集合中条件熵下降最大属性a，则该节点标记设为属性a； S6：将故障类型按照属性a进行划分； S7：由故障节点长出一个条件为属性a的分支； S8：设s是故障类型集合中属性a的样本集合； S9：如果s为空，加上一个叶节点； S10：否则加上一个故障类型集合为s，并属性集合为提出属性α的属性集合的返回节点，返回S2； S11：输出最终暖通末端设备故障决策树； 步骤五：暖通末端设备维修和保养工单派单动态工作量评估装置单元设置，该处理单元装置派工约束条件为作业队列长度、作业工作质量、作业时长三个因素，装置选择逻辑为当前作业队列长度最小且作业工作质量最高且历史作业时长最短的候选作业人员指派维保工单； 步骤六：在自动派工装置同建筑设施管理系统联动机构设置上，对故障类型按照标准映射流程进行维修服务流程规则库设定； 步骤七：在自动派工装置同建筑设施管理系统联动机构设置上，对故障类型按照标准映射流程进行工单触发流程适用性验证。

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