【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于計算機，具體而言屬于一種決策模擬執(zhí)行方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、在多數(shù)行業(yè)和領(lǐng)域，決策過程是復雜和多變的，通常需要人工進行。傳統(tǒng)的決策方法往往依賴于專業(yè)人員的經(jīng)驗和直覺來處理信息，并做出選擇。例如法院工作人員在處理各項指標問題和緊急事件時，需要分別到多個系統(tǒng)查看數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，這種方式不僅費時費力，而且可能因個人的信息處理能力有限而導致決策效率和質(zhì)量的不穩(wěn)定。現(xiàn)代決策環(huán)境中，數(shù)據(jù)量的爆炸性增長使得人工處理變得更加困難。
2、此外，傳統(tǒng)的決策方法往往缺乏實時智能問答和風險預警機制，使得決策者在面對緊急情況時無法迅速響應，或在決策過程中難以預見潛在的問題和機遇。因此，傳統(tǒng)決策方法在現(xiàn)代商業(yè)和技術(shù)環(huán)境中顯得逐漸過時且不足以滿足現(xiàn)代業(yè)務(wù)需求。
3、有鑒于此，特提出本專利技術(shù)。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、有鑒于此，本專利技術(shù)公開了一種決策模擬執(zhí)行方法及裝置，用以模擬人工處理問題的行為和決策的過程，以提高決策的效率和準確性，通過集成智能化、自動化和預警功能于一體，增強決策者對未來事件的預見能力，提高組織的整體決策能力和響應速度。
2、具體的，本專利技術(shù)是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：
3、第一方面，本專利技術(shù)公開了一種決策模擬執(zhí)行方法，包括如下步驟：
4、s1、獲取待分析的業(yè)務(wù)及案件數(shù)據(jù)并進行查詢預處理，形成查詢數(shù)據(jù)庫；
5、s2、建立與所述查詢數(shù)據(jù)庫之間的問題關(guān)鍵詞索引，同時建立預測預警信息主動推送機制；
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7、進一步的，所述s3步驟中，所述一維虛擬數(shù)字執(zhí)行模型包括：nlp模型和預警模型；
8、所述預訓練的方法包括：
9、對于所述nlp模型，根據(jù)所述自然語言處理模型處理后的從所述查詢數(shù)據(jù)庫中獲取所需數(shù)據(jù)，并對執(zhí)行案件文本數(shù)據(jù)進行執(zhí)行預處理，采用詞嵌入技術(shù)，將執(zhí)行預處理后的執(zhí)行案件數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量表示，對所述執(zhí)行案件數(shù)據(jù)進行深度分析并確定案件關(guān)聯(lián)性，輸出分析結(jié)果，生成決策信息；
10、對于所述預警模型，采集標簽庫中查明的違規(guī)案件數(shù)據(jù)，提取所述違規(guī)案件數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征使用機器學習算法對所述關(guān)鍵特征進行訓練，學習已查明的違規(guī)案件與正常案件之間的區(qū)別，得到具有預測能力的特征，根據(jù)案件的特征數(shù)據(jù)預測案件的違規(guī)可能性。
11、進一步的，所述s3步驟中，所述獲取問題答案的方法包括：所述一維虛擬數(shù)字執(zhí)行模型通過語音識別功能和所述nlp模型提取自然語言中的關(guān)鍵指令，并與所述問題關(guān)鍵詞索引進行匹配獲取問題答案。
12、具體而言，法官提出查詢或統(tǒng)計指令，nlp模型將該指令自動轉(zhuǎn)化為sql查詢語句，并從查詢數(shù)據(jù)庫中檢索相應的數(shù)據(jù)；
13、查詢完畢后，nlp模型將查詢結(jié)果轉(zhuǎn)化為自然語言，并將查詢結(jié)果反饋到客戶端。
14、進一步的，所述s3步驟中，所述異常預警的方法包括：所述預警模型按照標簽規(guī)則自動巡檢執(zhí)行業(yè)務(wù)開展過程中已發(fā)生或預計發(fā)生的異常情況，通過主動播報的方式進行預警。
15、具體而言，執(zhí)行法官模型利用nlp技術(shù)和機器學習方法，從歷史案件數(shù)據(jù)中總結(jié)違規(guī)案件特征，生成預測算法，進而預測法院執(zhí)行案件中可能出現(xiàn)的違規(guī)請跨國，并將違規(guī)風險超過閾值的案件，自動向只會中心報警，通知相關(guān)人員對案件進行關(guān)注和干預；
16、同時監(jiān)控案件數(shù)據(jù)流，根據(jù)檢測到的潛在違規(guī)情況，觸發(fā)警報。
17、進一步的，所述s1步驟中，所述業(yè)務(wù)及案件數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)查詢類案件、數(shù)據(jù)查詢類案件、數(shù)據(jù)統(tǒng)計類案件、數(shù)據(jù)預測類案件及系統(tǒng)操作案件。
18、進一步的，所述s1步驟中，所述查詢預處理的方法包括：
19、對所述業(yè)務(wù)查詢類案件進行提煉形成執(zhí)行業(yè)務(wù)問答數(shù)據(jù)庫；
20、對所述數(shù)據(jù)查詢類案件進行提煉形成執(zhí)行業(yè)務(wù)實體融合庫和字典庫；
21、對所述數(shù)據(jù)統(tǒng)計類案件進行提煉形成統(tǒng)計指標口徑規(guī)則庫；
22、對所述數(shù)據(jù)預測類案件進行提煉形成標簽規(guī)則庫；
23、對所述系統(tǒng)操作類案件進行提煉形成操作指令庫。
24、第二方面，本專利技術(shù)公開了一種決策模擬執(zhí)行裝置，包括：
25、數(shù)據(jù)預處理模塊：獲取待分析的業(yè)務(wù)及案件數(shù)據(jù)并進行查詢預處理，形成查詢數(shù)據(jù)庫；
26、索引及機制建立模塊：建立與所述查詢數(shù)據(jù)庫之間的問題關(guān)鍵詞索引，同時建立預測預警信息主動推送機制；
27、問答及預警模塊：建立一維虛擬數(shù)字執(zhí)行模型，根據(jù)所述問題關(guān)鍵詞索引獲取問題答案，并根據(jù)所述預測預警信息推送機制對異常信息進行異常預警。
28、第三方面，本專利技術(shù)公開了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序所述程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面所述決策模擬執(zhí)行方法的步驟。
29、第四方面，本專利技術(shù)公開了一種計算機設(shè)備，包括存儲器，處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如第一方面所述決策模擬執(zhí)行方法的步驟。
30、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的有益效果在于：
31、(1)本專利技術(shù)的決策模擬執(zhí)行方法能夠從不同數(shù)據(jù)源中獲取信息，全面覆蓋工作需要的各個方面的信息，減少信息孤島，確保全面決策；
32、(2)本專利技術(shù)對于違規(guī)案件能夠及時檢測和預測潛在的違規(guī)案件，通過灌入已查明的違規(guī)案件數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠在案件進程中實時標記潛在的違規(guī)案件，降低風險；
33、(3)本專利技術(shù)通過機器學習與自主學習相結(jié)合，采用人工智能技術(shù)，允許一維虛擬數(shù)字執(zhí)行模型進行自主學習和優(yōu)化，能夠根據(jù)新數(shù)據(jù)和案例不斷提升自身的準確性和適應性，進而提高決策執(zhí)行能力。
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1.一種決策模擬執(zhí)行方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的決策模擬執(zhí)行方法，其特征在于，所述S3步驟中，所述一維虛擬數(shù)字執(zhí)行模型包括：NLP模型和預警模型；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的決策模擬執(zhí)行方法，其特征在于，所述S3步驟中，所述獲取問題答案的方法包括：所述一維虛擬數(shù)字執(zhí)行模型通過語音識別功能和所述NLP模型提取自然語言中的關(guān)鍵指令，并與所述問題關(guān)鍵詞索引進行匹配獲取問題答案。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的決策模擬執(zhí)行方法，其特征在于，所述S3步驟中，所述異常預警的方法包括：所述預警模型按照標簽規(guī)則自動巡檢執(zhí)行業(yè)務(wù)開展過程中已發(fā)生或預計發(fā)生的異常情況，通過主動播報的方式進行預警。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的決策模擬執(zhí)行方法，其特征在于，所述S1步驟中，所述業(yè)務(wù)及案件數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)查詢類案件、數(shù)據(jù)查詢類案件、數(shù)據(jù)統(tǒng)計類案件、數(shù)據(jù)預測類案件及系統(tǒng)操作案件。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的決策模擬執(zhí)行方法，其特征在于，所述S1步驟中，所述查詢預處理的方法包括：
7.一種決策模擬執(zhí)行裝置，使用如權(quán)利要求1-6
8.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一項所述決策模擬執(zhí)行方法的步驟。
9.一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1-6任一項所述決策模擬執(zhí)行方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種決策模擬執(zhí)行方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的決策模擬執(zhí)行方法，其特征在于，所述s3步驟中，所述一維虛擬數(shù)字執(zhí)行模型包括：nlp模型和預警模型；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的決策模擬執(zhí)行方法，其特征在于，所述s3步驟中，所述獲取問題答案的方法包括：所述一維虛擬數(shù)字執(zhí)行模型通過語音識別功能和所述nlp模型提取自然語言中的關(guān)鍵指令，并與所述問題關(guān)鍵詞索引進行匹配獲取問題答案。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的決策模擬執(zhí)行方法，其特征在于，所述s3步驟中，所述異常預警的方法包括：所述預警模型按照標簽規(guī)則自動巡檢執(zhí)行業(yè)務(wù)開展過程中已發(fā)生或預計發(fā)生的異常情況，通過主動播報的方式進行預警。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的決策...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：趙博，王欣旭，陳力，趙子寒，伍佳文，
申請(專利權(quán))人：上海金橋信息科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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