一种基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法

本发明涉及企业积分绩效管理技术领域，具体为一种基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法。

目前存在多种企业积分绩效管理系统，如勤哲等，这类软件系统通常具有个人绩效、部门绩效和公司绩效等多维度、多时间周期的考评功能，包括表格、图表等多种模式来分析和展示考评结果，但现有的这类技术并不适用于电力调度的绩效考评，因电力调度班组业务的特殊性，绩效考评与调度业务有紧密联系，相关信息需从业务系统中获取，现有技术并不具备此功能；绩效考评基于特定的调度班组考评规则，现有软件主要提供表单、流程等管理工具，提高信息沟通和传递的效率，但绩效考核仍然依靠人工评判，对效率的提升有一定的限制。

地调调度机构为充分调动个人工作积极性，提高工作质量和效率，已建立个人绩效考核积分管理制度，此制度按照刚性、定量、简洁的原则，实行定性、定量的考核，并将日常考核与定期考核相结合。

但此制度的实现，完全依靠人工收集信息统计数据，对于每人每月的工作、奖惩情况，均需持续记录，到期评定时完成统计。由于是人工收集，既要花费巨量时间，又容易出现遗漏，不利于绩效考评工作的开展。存在人工统计工作量大，容易遗漏，工作效率低，积分和绩效无法实时展示，不利于调动员工积极性等问题。

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：现有的积分绩效管理方法不适用于电力调度的绩效考评并且存在人工统计工作量巨大，容易出现遗漏，工作效率低，积分和绩效无法实时展示，不利于调动员工积极性的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法，包括：

设计评分规则管理器，建立调度员积分考核标准卡；

调度员录入申请加分文档；

采用主题模型LDA技术对申请加分文档进行语义分析；

经核对后对评分结果实时展示和形成统计报表。

作为本发明所述的基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法的一种优选方案，其中：所述设计评分规则管理器包括：

调度评分标准中每一条评分规则视为一个语义主题，各主题间互不包容和交叉，每个主题包含多个术语的词汇集；

对每个T中的topic t＝{w1，w2，…，wm}，生成不同单词的概率

其中，pwi表示t生成VOC中第i个术语的概率，pwm表示第m个术语与主题关联的概率值。

作为本发明所述的基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法的一种优选方案，其中：所述评分规则管理器包括：

针对调度业务的特点，增加同义词和专用名词的处理功能，在调度员填写评分申请时，会大量引用专用名词作为评分申请的关键信息，为减少主题词集的规模，在主题模型分析时，增加预处理环节。

作为本发明所述的基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法的一种优选方案，其中：所述预处理环节包括：

引入CIM电网模型，将特殊符号替换为相应中文，从而大幅度减少主题模型词汇集，同时，处理同义词，最终形成对应的每个单词的单词库。

作为本发明所述的基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法的一种优选方案，其中：所述建立调度员积分考核标准卡包括：

在完成主题单词清单的基础上，进行单词权重的标注；

选择已明确主题的批量文本N，通过统计计算，计算相关词条的概率值：

其中，k为相关词条在N个文本中出现的总次数，p为此词条的概率值，单个文本只能是0或1。

作为本发明所述的基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法的一种优选方案，其中：所述调度员录入申请加分文档包括：

系统提供文本编辑框，调度员填写申请加分事项文本，描述申请加分事项的相关内容，系统根据基于语义分析的主题归类引擎，提示调度员申请加分标准归类，并根据归类，自动提示评分相关参数，调度员可根据提示页面进行修正。

作为本发明所述的基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法的一种优选方案，其中：所述采用主题模型LDA技术对申请加分文档进行语义分析包括：

将调度员的申请加分内容视为文档D，每一句话视为一个文档则D由多个子文档构成，形成D＝{d1,d2,…,dn}的集合，其中每个文档由多个单词构成，第i个文档di＝{w1,w2,…,wm}，由此根据di＝{w1,w2,…,wm}中topic t＝{w1，w2，…，wm}出现的概率，计算每个D中的文档d，对应到不同topic的概率θd，其中，pti表示d对应T中第i个topic的概率。

作为本发明所述的基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法的一种优选方案，其中：所述计算每个D中的文档d，计算方法为：

pti＝nti/n

其中，nti表示d中对应第i个主题topic的词的数目，n是d中所有词的总数；

由此得到文档主题矩阵p(t|d)，根据步骤1的主题-术语矩阵p(w|t)，得到生成文档术语矩阵p(w|d)＝p(w|t)×p(t|d)，由此得到文档对主题的概率分布；

通过不同主题的概率比较，选择最大概率值的主题，作为调度填写申请的评分标准，由此计算相应的评分参数。

作为本发明所述的基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法的一种优选方案，其中：所述采用主题模型LDA技术对申请加分文档进行语义分析包括：

在进行LDA计算之前，采用中文分词CWS技术做分词处理，同时结合所述的同义词和专有名词处理方法，进行归一处理，完成相关预处理后，进行LDA主题分析。

作为本发明所述的基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法的一种优选方案，其中：所述经核对后对评分结果实时展示和形成统计报表包括：

完成自动评分计算后，调度员填写的评分申请卡，推送至管理员审核，经审核后，形成当前考核周期范围内的调度员评分表格，进行实时展示和形成统计报表。

本发明的有益效果：本发明提供的基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法实现了个人能力和综合表现的指标量化，解决了绩效考核的难题，指标定义具有较大灵活性，可以根据班组管理理念的调整，动态调整具体的考核标准，系统可及时响应调整，可视化的绩效产生过程和动态展示，可充分调动员工积极性，促进班组内部的良性竞争，系统操作简单，易于掌握，准确率高，大大减轻调度员的工作负担。

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：

图1为本发明一个实施例提供的一种基于语义分析的员工绩效积分制智能管理过程示意图；

图2为本发明第一个实施例提供的一种基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法中评分规则管理器原理示意图；

图3为本发明第一个实施例提供的一种基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法中LDA主题归类分析的计算原理示意图。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1

参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种基于语义分析的员工绩效积分制智能分析方法，包括：

设计评分规则管理器；

调度评分标准中每一条评分规则视为一个语义主题，各主题间互不包容和交叉，每个主题包含多个术语的词汇集；

对每个T中的topic t＝{w1，w2，…，wm}，生成不同单词的概率

其中，pwi表示t生成VOC中第i个术语的概率，pwm表示第m个术语与主题关联的概率值。

应说明的是，设计的评分规则管理器，调度评分标准包括：检修执行、故障处置等各种不同的业务类型。

同时，pwm表示第m个术语与主题关联的概率值，例如：线路跳闸主题，与之高度关联的词汇包括：线路、开关、跳闸、重合闸、保护、测距、强送等词汇，且每个词汇与主题的权重是不同的，跳闸、重合闸有很高的关联权重，而线路、开关等相对较低。

针对调度业务的特点，增加同义词和专用名词的处理功能，在调度员填写评分申请时，会大量引用专用名词作为评分申请的关键信息，为减少主题词集的规模，在主题模型分析时，增加预处理环节；

应说明的是，因为电力设备存在这一些专用名词，如**I回，