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申请/专利权人：浪潮云信息技术股份公司
摘要：本发明涉及计算机技术领域，具体为一种基于深度学习模型的工单分类方法和系统，包括以下步骤：数据预处理与分词，对工单中的文本数据；对清洗后的文本进行分词处理，获取工单标题、问题描述、创建人信息、区域和产品线字段的token序列，并使用[SEP]标记分隔各字段，最终构建成单一的输入序列，序列以特殊标记[CLS]开头；有益效果为：本发明提出的基于深度学习模型的工单分类方法和系统，通过其先进的技术框架，能够迅速处理大量工单，显著减少工单处理的时间，大大优化了工单分类的速度和效率。这种系统与传统的人工分类方法相比，不仅加快了工单处理的速度，而且通过智能化的方式确保了各种工单请求的及时处理。
主权项：1.一种基于深度学习模型的工单分类方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：数据预处理与分词，对工单中的文本数据，包括工单标题、问题描述、创建人信息、区域和产品线，进行清洗和标准化处理，去除HTML标签、特殊符号及非打印字符，并统一字符集和大小写；对清洗后的文本进行分词处理，获取工单标题、问题描述、创建人信息、区域和产品线字段的token序列，并使用[SEP]标记分隔各字段，最终构建成单一的输入序列，序列以特殊标记[CLS]开头。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮云信息技术股份公司 一种基于深度学习模型的工单分类方法和系统
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