模型训练方法、推荐方法、装置、设备、介质和程序产品
申请号:CN202411934392
申请日期:2024-12-25
公开号:CN119887092A
公开日期:2025-04-25
类型:发明专利
摘要
本公开提供了一种模型训练方法、推荐方法、装置、设备、介质和程序产品,涉及计算机技术领域。其中,推荐模型训练方法包括:对流程管理系统的历史流程数据进行特征提取,得到文本特征、统计特征和网络特征,文本特征用于表征流程的描述信息,统计特征用于表征对流程的处理信息,网络特征用于表征处理流程的历史处理人之间的关联信息;基于预训练语言模型和深度学习模型构建待训练模型;基于文本特征、统计特征和网络特征对待训练模型进行模型训练,得到推荐模型,以由推荐模型对待处理的流程推荐处理人。通过本公开的技术方案,对历史流程数据的挖掘和分析,发现流程环节与处理人之间的关联关系,通过推荐可靠的流程处理人,以优化流程管理过程。
技术关键词
推荐模型训练方法
深度学习模型
预训练语言模型
网络特征
统计特征
推荐方法
输出特征
文本
管理系统
学习器
BERT模型
数据
模型训练模块
处理器
特征提取模块
计算机程序产品
推荐装置
时序特征