CN112818651A - 基于企业微信的智能推荐撰写方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于企业微信的智能推荐撰写方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取数据源；对所述数据源进行预处理并标记，获取标记数据集；基于所述标记数据集进行模型训练，通过训练后的所述模型获取模型预测结果作为智能推荐字段进行推荐。通过本申请，可在企业员工工作汇报时，对汇报内容进行智能推荐，有效提高企业工作效率。

Description

基于企业微信的智能推荐撰写方法及系统

技术领域

本发明涉及自然语言处理技术领域。更具体的说，本发明涉及一种基于企业微信的智能推荐撰写方法及系统。

背景技术

如今，企业微信成为企业员工在工作中的重要沟通工具。企业微信是腾讯微信团队打造的企业通讯与办公工具，具有与微信一致的沟通体验，可帮助企业连接内部、连接生态伙伴、连接消费者，具有专业协作、安全管理、人即服务的特性。目前企业微信已覆盖零售、教育、金融、制造业、互联网、医疗等50多个行业，正持续向各行各业输出智慧解决方案。企业微信能很好解决了工作群体人员关于生活工作混淆的烦恼，优化了工作沟通模式，方便了企业的管理，给企业人员带来了较大的好处。

自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)，尤其是自然语言生成问题，长久以来被认为是最具挑战性的任务之一。自然语言生成是研究使计算机具有人一样的表达和写作的功能，即能够根据一些关键信息及其在机器内部的表达形式，经过一个规划过程，来自动生成一段高质量的自然语言文本。自然语言生成是人工智能和计算语言学的分支,相应的语言生成系统是基于语言信息处理的计算机模型,其工作过程与自然语言分析相反,是从抽象的概念层次开始,通过选择并执行一定的语义和语法规则来生成文本。

随着技术的发展，计算机文本生成的应用越来越广泛。在企业中，员工汇报工作时，由于自身语言组织能力有限，可能造成员工撰写工作汇报时耗费大量时间，造成工作效率低下，从而团队协作率降低。员工汇报工作时，计算机可对汇报内容做智能推荐，但是智能推荐文本往往无法与员工工作内容相匹配，无法有效追溯员工工作轨迹，从而导致推荐内容对企业员工没有实质性帮助，工作效率无法有效提升。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于企业微信的智能推荐撰写方法，以至少解决相关技术中主观因素影响的问题。

本发明提供了一种基于企业微信的智能推荐撰写方法，所述方法包括以下步骤：

数据获取步骤：获取数据源；

标记步骤：对所述数据源进行预处理并标记，获取标记数据集；

推荐步骤：基于所述标记数据集进行模型训练，通过训练后的所述模型获取模型预测结果作为智能推荐字段进行推荐。

上述基于企业微信的工作快速交接方法，其中，所述数据源包括但不限于：企业微信会话数据、工作邮箱数据、销售易数据。

上述基于企业微信的工作快速交接方法，其中，所述数据源与员工工作轨迹相对应。

上述基于企业微信的工作快速交接方法，其中，还包括优化步骤，基于所述智能推荐字段对训练后的所述模型进行迭代优化训练。

上述基于企业微信的工作快速交接方法，其中，所述优化步骤具体包括以下步骤：

修改步骤：对所述智能推荐字段进行修改，获取修改数据；

优化数据获取步骤：将所述修改数据结合点踩率，获取优化数据集；

迭代步骤：基于所述优化数据集，进到训练后的所述模型做迭代训练。

基于相同发明思想，本发明还基于任一项发明创造所揭示的基于企业微信的智能推荐撰写方法，揭示了一种基于企业微信的智能推荐撰写系统，

所述基于企业微信的智能推荐撰写系统包括：

数据获取模块，获取数据源；

标记模块，对所述数据源进行预处理并标记，获取标记数据集；

推荐模块，基于所述标记数据集进行模型训练，通过训练后的所述模型获取模型预测结果作为智能推荐字段进行推荐。

上述基于企业微信的智能推荐撰写系统，其中，所述数据源包括但不限于：企业微信会话数据、工作邮箱数据、销售易数据。

上述基于企业微信的智能推荐撰写系统，其中，所述数据源与员工工作轨迹相对应。

上述基于企业微信的智能推荐撰写系统，其中，还包括优化模块，基于所述智能推荐字段对训练后的所述模型进行迭代优化训练。

上述基于企业微信的智能推荐撰写系统，其中，所述优化模块具体包括：

修改单元，对所述智能推荐字段进行修改，获取修改数据；

优化数据获取单元，将所述修改数据结合点踩率，获取优化数据集；

迭代单元，基于所述优化数据集，进到训练后的所述模型做迭代训练。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1、提出了一种基于企业微信的智能推荐撰写方法，结合企业微信会话数据、邮箱数据、销售易数据等数据源，对应至员工工作轨迹，在撰写汇报的时提供智能推荐的汇报库与话术库，跟进项目并辅助员工工作；

2、有助于提升组织生产力和对外部环境的适应能力，帮助员工从低效工作解脱，真正达到降本提效；

3、创造员工新体验，促进团队协作，提高组织运转效率，加速创新，推动组织的数字化转型；

4、提高员工用户汇报效率，帮助公司领导对公司、部门及员工工作有一定的了解，解放员工在重复且基础的低效工作的付出；

5、采用自定义模块，减少定制模板库的复杂性，做到轻量化开发，推荐内容更新方便，适用范围广。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例提供的一种基于企业微信的智能推荐撰写方法整体流程图；

图2是本实施例所揭示的技术方案整体流程图；

图3是图1所揭示的步骤S4整体流程图；

图4是本实施例提供的自然语言处理平台结构框图；

图5是本实施例提供的一种基于企业微信的智能推荐撰写系统结构框架图；

图6是根据本发明实施例的计算机设备的框架图。

以上图中：

1、数据获取模块；2、标记模块；3、推荐模块；4、优化模块；41、修改单元；42、优化数据获取单元；43、迭代单元；80、总线；81、处理器；82、存储器；83、通信接口。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。

除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不待表针对对象的特定排序。

下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替待，均属于本发明的保护范围之内。

在详细阐述本发明各个实施例之前，对本发明的核心发明思想予以概述，并通过下述若干实施例予以详细阐述。

本发明可基于企业微信实现智能推荐撰写，提高员工用户工作汇报效率，帮助公司领导对公司、部门及员工工作有一定的了解。

实施例一：

参照图1至图3所示，本实例揭示了一种基于企业微信的智能推荐撰写方法(以下简称“方法”)的具体实施方式。

具体而言，参照图1和图2所示，本实施例所揭示的方法包括以下步骤：

步骤S1、获取数据源。

具体而言，在其中一些实施例中，所述数据源包括但不限于：企业微信会话数据、工作邮箱数据、销售易数据。结合企业微信会话数据、邮箱数据、销售易数据等数据源对应至员工工作轨迹，基于所述数据源为员工在撰写汇报的时候提供智能推荐的汇报库与话术库。

然后执行步骤S2、对所述数据源进行预处理并标记，获取标记数据集。

获取标记数据集后，执行步骤S3、基于所述标记数据集进行模型训练，通过训练后的所述模型获取模型预测结果作为智能推荐字段进行推荐。

具体而言，在其中一些实施例中，将所述步骤S1提到的数据源字段，进行数据预处理并标注，进到模型训练后，给出预测的结果作为汇报智能推荐字段。

具体而言，在其中一些实施例中，所述方法还包括步骤S4、基于所述智能推荐字段对训练后的所述模型进行迭代优化训练。

具体而言，参照图3所示，步骤S4具体包括以下步骤：

S41、对所述智能推荐字段进行修改，获取修改数据；

S42、将所述修改数据结合点踩率，获取优化数据集；

S43、基于所述优化数据集，进到训练后的所述模型做迭代训练。

具体而言，在其中一些实施例中，员工可在汇报里的输入栏中看见提示，包含但不限于自己过去一日、一周甚至是一个月做过的事，进行内容自动推荐。并且员工用户可对推荐不清楚或是错误的字段进行修改,同时给出自定义字段模块，减少模板的不适应性，修改过的字段、点踩率将会形成新的数据进到模型做新的一轮训练并沉淀知识，形成汇报智能推荐闭环。

通过本申请实施例所揭示的一种基于企业微信的智能推荐撰写方法，结合企业微信会话数据、邮箱数据、销售易数据等数据源，对应至员工工作轨迹，在撰写汇报的时提供智能推荐的汇报库与话术库，跟进项目并辅助员工工作；有助于提升组织生产力和对外部环境的适应能力，帮助员工从低效工作解脱，真正达到降本提效；创造员工新体验，促进团队协作，提高组织运转效率，加速创新，推动组织的数字化转型；提高员工用户汇报效率，帮助公司领导对公司、部门及员工工作有一定的了解，解放员工在重复且基础的低效工作的付出；采用自定义模块，减少定制模板库的复杂性，做到轻量化开发，推荐内容更新方便，适用范围广。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

实施例二：

结合实施例一所揭示的一种基于企业微信的智能推荐撰写方法，本实施例揭示了一种基于企业微信的智能推荐撰写系统(以下简称“系统”)的具体实施示例。

参照图4和图5所示，所述系统包括：

数据获取模块1，获取数据源；

标记模块2，对所述数据源进行预处理并标记，获取标记数据集；

推荐模块3，基于所述标记数据集进行模型训练，通过训练后的所述模型获取模型预测结果作为智能推荐字段进行推荐。

具体而言，在其中一些实施例中，所述数据源包括但不限于：企业微信会话数据、邮箱数据、销售易数据。

具体而言，在其中一些实施例中，所述数据源与员工工作轨迹相对应。

具体而言，在其中一些实施例中，还包括优化模块4，基于所述智能推荐字段对训练后的所述模型进行迭代优化训练。

具体而言，在其中一些实施例中，所述优化模块4具体包括：

修改单元41，对所述智能推荐字段进行修改，获取修改数据；

优化数据获取单元42，将所述修改数据结合点踩率，获取优化数据集；

迭代单元43，基于所述优化数据集，进到训练后的所述模型做迭代训练。

本实施例所揭示的一种基于企业微信的智能推荐撰写系统与实施例一所揭示的一种基于企业微信的智能推荐撰写方法中其余相同部分的技术方案，请参考实施例一所述，在此不再赘述。

实施例三:

结合图6所示，本实施例揭示了一种计算机设备的一种具体实施方式。计算机设备可以包括处理器81以及存储有计算机程序指令的存储器82。

具体地，上述处理器81可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

其中，存储器82可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器82可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器82可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器82可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器82是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器82包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。

存储器82可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器81所执行的可能的计算机程序指令。

处理器81通过读取并执行存储器82中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种基于企业微信的智能推荐撰写方法。

在其中一些实施例中，计算机设备还可包括通信接口83和总线80。其中，如图6所示，处理器81、存储器82、通信接口83通过总线80连接并完成相互间的通信。

通信接口83用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信端口83还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。

总线80包括硬件、软件或两者，将计算机设备的部件彼此耦接在一起。总线80包括但不限于以下至少之一：数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(Control Bus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制，总线80可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port，简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，简称为FSB)、超传输(Hyper Transport，简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count，简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture，简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment，简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards Association Local Bus，简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线80可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。

该计算机设备可以基于企业微信实现员工汇报工作时的智能推荐撰写，从而实现结合图1描述的方法。

另外，结合上述实施例中基于企业微信的智能推荐撰写方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于企业微信的智能推荐撰写方法。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

综上所述，基于本发明的有益效果在于，提出了一种基于企业微信的智能推荐撰写方法，结合企业微信会话数据、邮箱数据、销售易数据等数据源，对应至员工工作轨迹，在撰写汇报的时提供智能推荐的汇报库与话术库，跟进项目并辅助员工工作；有助于提升组织生产力和对外部环境的适应能力，帮助员工从低效工作解脱，真正达到降本提效；创造员工新体验，促进团队协作，提高组织运转效率，加速创新，推动组织的数字化转型；提高员工用户汇报效率，帮助公司领导对公司、部门及员工工作有一定的了解，解放员工在重复且基础的低效工作的付出；采用自定义模块，减少定制模板库的复杂性，做到轻量化开发，推荐内容更新方便，适用范围广。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于企业微信的智能推荐撰写方法，其特征在于,包括如下步骤：

数据获取步骤：获取数据源；

标记步骤：对所述数据源进行预处理并标记，获取标记数据集；

推荐步骤：基于所述标记数据集进行模型训练，通过训练后的所述模型获取模型预测结果作为智能推荐字段进行推荐。

2.如权利要求1所述的基于企业微信的智能推荐撰写方法，其特征在于，所述数据源包括但不限于：企业微信会话数据、工作邮箱数据、销售易数据。

3.如权利要求2所述的基于企业微信的智能推荐撰写方法，其特征在于，所述数据源与员工工作轨迹相对应。

4.如权利要求1所述的基于企业微信的智能推荐撰写方法,其特征在于，还包括优化步骤，基于所述智能推荐字段对训练后的所述模型进行迭代优化训练。

5.如权利要求4所述的基于企业微信的智能推荐撰写方法,其特征在于,所述优化步骤具体包括以下步骤：

修改步骤：对所述智能推荐字段进行修改，获取修改数据；

优化数据获取步骤：将所述修改数据结合点踩率，获取优化数据集；

迭代步骤：基于所述优化数据集，进到训练后的所述模型做迭代训练。

6.一种基于企业微信的智能推荐撰写系统，其特征在于,包括：

数据获取模块，获取数据源；

标记模块，对所述数据源进行预处理并标记，获取标记数据集；

推荐模块，基于所述标记数据集进行模型训练，通过训练后的所述模型获取模型预测结果作为智能推荐字段进行推荐。

7.如权利要求6所述的基于企业微信的智能推荐撰写系统，其特征在于，所述数据源包括但不限于：企业微信会话数据、工作邮箱数据、销售易数据。

8.如权利要求7所述的基于企业微信的智能推荐撰写系统，其特征在于，所述数据源与员工工作轨迹相对应。

9.如权利要求6所述的基于企业微信的智能推荐撰写方法,其特征在于，还包括优化模块，基于所述智能推荐字段对训练后的所述模型进行迭代优化训练。

10.如权利要求9所述的基于企业微信的智能推荐撰写系统,其特征在于，所述优化模块具体包括：

修改单元，对所述智能推荐字段进行修改，获取修改数据；

优化数据获取单元，将所述修改数据结合点踩率，获取优化数据集；

迭代单元，基于所述优化数据集，进到训练后的所述模型做迭代训练。

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