基于自然语言处理技术的智能需求排期方法、装置和设备与流程

1.本公开的实施例涉及自然语言处理技术领域，具体涉及基于自然语言处理技术的智能需求排期方法、装置和设备。


背景技术：

2.科技人力资源不断缩减，各个需求方对科技研发资源现状不了解，需求提报混乱，各方对需求排期争议较多，因此需耗费大量人力用于沟通、协调各方资源冲突，评估需求价值，解决需求排期争议。
3.租赁业务复杂多变，目前各个业务系统所处的成熟阶段较低，向科技侧提需求的方向较多，需求类型复杂，需求价值难以量化，且各方向的需求价值评估标准不一致，难以进行量化评比，科技研发资源未能完全做到以需求价值为导向，高效利用。
4.需求相关方对需求管理流程的认知有差异，经反复宣导，仍未能完全实现需求全流程线上化操作。需求管理流程存在线上断点，每月需求排期依靠线下多次沟通协调，人工排期，耗时耗力，且争议较难处理。需求变化无法进行线上记录，信息同步滞后，导致人工排期误差较大。需求价值追踪难以得到重视，需求管理数字化转型难以开展。


技术实现要素：

5.本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了基于自然语言处理技术的智能需求排期方法、装置和设备，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。
6.第一方面，本公开的一些实施例提供了一种基于自然语言处理技术的智能需求排期方法，该方法包括：获取需求内容信息；
7.确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列；
8.基于所述需求优先级序列，确定需求文档；
9.基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息；
10.根据所述研发人员预估需求工时信息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。
11.第二方面，本公开的一些实施例提供了一种基于自然语言处理技术的智能需求排期装置，装置包括：第一获取单元，用于获取需求内容信息；
12.第一确定单元，用于确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列；
13.第二确定单元，用于基于所述需求优先级序列，确定需求文档；
14.第二获取单元，用于基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息；
15.生成单元，用于根据所述研发人员预估需求工时信息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。
16.第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：
17.一个或多个处理器；
18.存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一的方法。
19.第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一的方法。
20.本公开的上述各个实施例中的一个实施例具有如下有益效果：首先，获取需求内容信息；其次，确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列；之后，基于所述需求优先级序列，确定需求文档；然后，基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息；最后，根据所述研发人员预估需求工时信息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。该实施方式实现了智能识别需求价值，根据需求价值对需求进行优先级排序，并根据科技研发资源现状，对需求进行智能排期，将科技有限的资源用在需求价值最高的需求上。
附图说明
21.结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
22.图1是根据本公开的基于自然语言处理技术的智能需求排期方法的一些实施例的流程图；
23.图2是根据本公开的基于自然语言处理技术的智能需求排期方法的一些实施例的应用场景示意图；
24.图3是根据本公开的基于自然语言处理技术的智能需求排期装置的一些实施例的结构示意图；
25.图4是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
26.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
27.另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
28.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
29.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
30.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
31.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
32.图1是根据本公开的基于自然语言处理技术的智能需求排期方法的一些实施例的流程图。上述基于自然语言处理技术的智能需求排期方法，包括以下步骤：
33.步骤101，获取需求内容信息。
34.在一些实施例中，基于自然语言处理技术的智能需求排期方法的执行主体(例如可以是服务器)可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取需求内容信息；上述需求内容信息可以是需求方在封版日之前，将需求内容录入需求记录系统中。
35.需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3g/4g连接、wifi连接、蓝牙连接、wimax连接、zigbee连接、uwb(ultra wideband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
36.在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述需求相关信息包括以下至少一项：员工工时评价体系、各个方向研发资源现状和需求价值追踪情况。
37.作为示例，上述执行主体可以根据研发人员预估需求工时、员工工时评价体系、各个方向研发资源现状、需求优先级排序、需求价值追踪情况等内容输出需求排期计划。
38.作为示例，科技总研发资源按照7:3的比例进行划分，70％的资源用于研发各个方向的需求，30％的资源用于合规改造、科技技术升级、集团安全、中台建设以及跨部门项目等需求。需求上线后，根据评估的需求价值对需求进行价值偏移追踪，以修正需求价值评估模型，并根据需求价值负向偏移程度，调整各个方向的研发资源投入。上述执行主体采用机器学习的方式，随着系统数据积累越来越多，系统排期被不断优化调整，趋于精准排期。
39.在一些实施例的一些可选的实现方式中，所述员工工时评价体系包括：研发负责人根据系统下发的需求及优先级排序进行任务拆解，并分配任务给具体的研发人员；研发人员根据任务的难易程度进行工时评估，然后提交给研发负责人确认工时；研发负责人提交最终工时清单后，系统将根据任务的优先顺序和工时自动对研发人员的日程进行规划。
40.在一些实施例的一些可选的实现方式中，根据任务的完成时间设置所述需求文档对应的任务的预上线日期；响应于接收到用于表征验收通过的信息，生成产品上线提示信息。
41.在一些实施例的一些可选的实现方式中，根据历史平均超时时长和高超时研发人员比例，进行回归模型计算，生成新的工时。
42.作为示例，研发负责人根据系统下发的需求及优先级排序进行任务拆解，并分配任务给具体的研发人员。研发人员根据任务的难易程度进行工时评估，然后提交给研发负责人确认工时。研发负责人提交最终工时清单后，系统将根据任务的优先顺序和工时自动对研发人员的日程进行规划。系统将根据最后一个任务的完成时间设置为预上线日期，即需求完成时间，等待验收通过即可上线。研发人员根据实际情况变更任务完成状态，系统将自动计算工时及日程的调整，在临近日程节点将会提醒研发人员及时完成任务。对于超时日程，将会通知研发负责人，并确认是否需求延期。如确认需求延期，系统将按照当前进度再次更新预上线日期。系统还会根据每个任务的完成情况，对研发人员的按时完成率、超时完成率、超时率、超时时长等指标进行统计，形成完整、统一、可量化的评价体系。对于高超
时率的研发人员，系统会提醒研发负责人需要严格关注，可以适当调整其预估的工时，以确保按时完成研发工作。对于高超时率的研发负责人，系统在下次排期时会根据历史平均超时时长、高超时研发人员比例等指标，进行回归模型计算，适当延长上线日期。
43.步骤102，确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列。
44.在一些实施例中，上述执行主体可以确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列。
45.在一些实施例的一些可选的实现方式中，利用自然语言处理技术，对获取到的需求内容进行划分词组，得到词组集合；利用有限自动机技术，对所述词组集合中的每个词组进行关键词提取，生成对应的标准化标签，得到标准化标签集合；利用贝叶斯分页器对所述标准化标签集合中的每个标准化标签进行分类，生成分类标签；响应于检测到标签校正处理完成，使用需求价值评定模型对标签进行打分，按照需求价值评分，输出需求优先级序列。
46.作为示例，上述执行主体可以自动抓取需求录入系统中的内容，使用自然语言处理技术(nlp)对语法、语义进行理解分析，划分词组；使用有限自动机技术(dfa)进行关键词提取，形成标准化标签；使用贝叶斯分页器(bayes classifier)对标签进行分类，生成分类标签。各个方向需求管理员根据实际需求内容对智能需求排期系统误打标签进行修正调整，如增加紧急需求标签等内容。使用需求价值评定模型(技术上使用决策树模型)对标签进行打分，按照需求价值评分，输出需求优先级排序。
47.步骤103，基于所述需求优先级序列，确定需求文档。
48.在一些实施例中，上述执行主体可以基于所述需求优先级序列，确定需求文档。作为示例，需求管理员确认需求优先级无异议后，系统输出需求优先级。产品经理根据系统输出的优先级，进行需求沟通，并撰写prd文档。
49.步骤104，基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息。
50.在一些实施例中，上述执行主体可以基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息。上述预估需求工时信息可以是研发人员自己完成不同的任务需要的时间。
51.在一些实施例的一些可选的实现方式中，基于所述需求文档，将需求进行任务拆分给各个研发人员；获取所述各个研发人员对应分配到的任务需要的任务工时信息。
52.作为示例，研发负责人根据产品经理的需求文档将需求进行任务拆分给各个研发人员。研发人员预估需求任务工时，并录入智能需求排期系统。
53.步骤105，根据所述研发人员预估需求工时信息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。
54.在一些实施例中，上述执行主体可以根据所述研发人员预估需求工时信息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。
55.本公开的一些实施例公开了一种基于自然语言处理技术的智能需求排期方法，首先，获取需求内容信息；其次，确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列；之后，基于所述需求优先级序列，确定需求文档；然后，基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息；最后，根据所述研发人员预估需求工时信
息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。该实施方式实现了智能识别需求价值，根据需求价值对需求进行优先级排序，并根据科技研发资源现状，对需求进行智能排期，将科技有限的资源用在需求价值最高的需求上。
56.进一步参考图2，其示出了是根据本公开的基于自然语言处理技术的智能需求排期方法的一些实施例的应用场景示意图。该基于自然语言处理技术的智能需求排期方法的应用场景示意图，包括：
57.需求方在封版日之前，将需求内容录入需求记录系统。
58.智能需求排期系统进行需求价值评估和需求优先级排序，其中，智能需求排期系统自动抓取需求录入系统中的内容，对标签进行分类，生成分类标签；系统使用需求价值评定模型对标签进行打分，按照需求价值评分，输出需求优先级排序。
59.需求管理员确认需求优先级无异议后，系统输出需求优先级。产品经理根据系统输出的优先级，进行需求沟通，并撰写prd文档。研发负责人根据产品经理的需求文档将需求进行任务拆分给各个研发人员。研发人员预估需求任务工时，并录入智能需求排期系统。研发人员根据任务的难易程度进行工时评估，然后提交给研发负责人确认工时。
60.智能需求排期系统内容输出需求排期计划。
61.研发负责人根据系统下发的需求及优先级排序进行任务拆解，并分配任务给具体的研发人员。研发人员根据任务的难易程度进行工时评估，然后提交给研发负责人确认工时。研发负责人提交最终工时清单后，系统将根据任务的优先顺序和工时自动对研发人员的日程进行规划。系统将根据最后一个任务的完成时间设置为预上线日期，即需求完成时间，等待验收通过即可上线。研发人员根据实际情况变更任务完成状态，系统将自动计算工时及日程的调整，在临近日程节点将会提醒研发人员及时完成任务。对于超时日程，将会通知研发负责人，并确认是否需求延期。如确认需求延期，系统将按照当前进度再次更新预上线日期。系统还会根据每个任务的完成情况，对研发人员的按时完成率、超时完成率、超时率、超时时长等指标进行统计，形成完整、统一、可量化的评价体系。对于高超时率的研发人员，系统会提醒研发负责人需要严格关注，可以适当调整其预估的工时，以确保按时完成研发工作。对于高超时率的研发负责人，系统在下次排期时会根据历史平均超时时长、高超时研发人员比例等指标，进行回归模型计算，适当延长上线日期。
62.进一步参考图3，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种基于自然语言处理技术的智能需求排期装置的一些实施例，这些装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
63.如图3所示，一些实施例的基于自然语言处理技术的智能需求排期装置300包括：第一获取单元301、第一确定单元302、第二确定单元303、第二获取单元304和生成单元305，其中，第一获取单元301，用于获取需求内容信息；第一确定单元302，用于确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列；第二确定单元303，用于基于所述需求优先级序列，确定需求文档；第二获取单元304，用于基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息；生成单元305，用于根据所述研发人员预估需求工时信息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。
64.本公开的一些实施例公开了一种基于自然语言处理技术的智能需求排期装置，首先，获取需求内容信息；其次，确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求
优先级序列；之后，基于所述需求优先级序列，确定需求文档；然后，基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息；最后，根据所述研发人员预估需求工时信息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。该实施方式实现了智能识别需求价值，根据需求价值对需求进行优先级排序，并根据科技研发资源现状，对需求进行智能排期，将科技有限的资源用在需求价值最高的需求上。
65.在一些实施例的可选实现方式中，基于自然语言处理技术的智能需求排期装置300中的第一确定单元302被进一步配置成：利用自然语言处理技术，对获取到的需求内容进行划分词组，得到词组集合；利用有限自动机技术，对所述词组集合中的每个词组进行关键词提取，生成对应的标准化标签，得到标准化标签集合；利用贝叶斯分页器对所述标准化标签集合中的每个标准化标签进行分类，生成分类标签；响应于检测到标签校正处理完成，使用需求价值评定模型对标签进行打分，按照需求价值评分，输出需求优先级序列。
66.在一些实施例的可选实现方式中，基于自然语言处理技术的智能需求排期装置300中的第二获取单元304被进一步配置成：基于所述需求文档，将需求进行任务拆分给各个研发人员；获取所述各个研发人员对应分配到的任务需要的任务工时信息。
67.在一些实施例的可选实现方式中，所述需求相关信息包括以下至少一项：员工工时评价体系、各个方向研发资源现状和需求价值追踪情况。
68.在一些实施例的可选实现方式中，所述员工工时评价体系包括：研发负责人根据系统下发的需求及优先级排序进行任务拆解，并分配任务给具体的研发人员；研发人员根据任务的难易程度进行工时评估，然后提交给研发负责人确认工时；研发负责人提交最终工时清单后，系统将根据任务的优先顺序和工时自动对研发人员的日程进行规划。
69.在一些实施例的可选实现方式中，基于自然语言处理技术的智能需求排期装置300被进一步配置成：根据任务的完成时间设置所述需求文档对应的任务的预上线日期；响应于接收到用于表征验收通过的信息，生成产品上线提示信息。
70.在一些实施例的可选实现方式中，基于自然语言处理技术的智能需求排期装置300被进一步配置成：根据历史平均超时时长和高超时研发人员比例，进行回归模型计算，生成新的工时。
71.可以理解的是，该装置300中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置300及其中包含的单元，在此不再赘述。
72.与上述方法实施例相对应，在本实施例中，还提供一种电子设备，请参看图4，其是本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
73.如图4所示，该电子设备400可以包括处理器420和存储器410，该存储器410用于存储可执行的指令；该处理器420用于根据指令的控制运行电子设备以执行根据本公开任意实施例的方法。
74.需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编
程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
75.在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http(hypertext transfer protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“lan”)，广域网(“wan”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
76.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取需求内容信息；确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列；基于所述需求优先级序列，确定需求文档；基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息；根据所述研发人员预估需求工时信息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。
77.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
78.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
79.描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括第一获取单元、第一确定单元、第二确定单元、第二获取单元和生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取需求内容信息的单元”。
80.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。
81.以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

技术特征：
1.一种基于自然语言处理技术的智能需求排期方法，包括：获取需求内容信息；确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列；基于所述需求优先级序列，确定需求文档；基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息；根据所述研发人员预估需求工时信息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列，包括：利用自然语言处理技术，对获取到的需求内容进行划分词组，得到词组集合；利用有限自动机技术，对所述词组集合中的每个词组进行关键词提取，生成对应的标准化标签，得到标准化标签集合；利用贝叶斯分页器对所述标准化标签集合中的每个标准化标签进行分类，生成分类标签；响应于检测到标签校正处理完成，使用需求价值评定模型对标签进行打分，按照需求价值评分，输出需求优先级序列。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息，包括：基于所述需求文档，将需求进行任务拆分给各个研发人员；获取所述各个研发人员对应分配到的任务需要的任务工时信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述需求相关信息包括以下至少一项：员工工时评价体系、各个方向研发资源现状和需求价值追踪情况。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述员工工时评价体系包括：研发负责人根据系统下发的需求及优先级排序进行任务拆解，并分配任务给具体的研发人员；研发人员根据任务的难易程度进行工时评估，然后提交给研发负责人确认工时；研发负责人提交最终工时清单后，系统将根据任务的优先顺序和工时自动对研发人员的日程进行规划。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据任务的完成时间设置所述需求文档对应的任务的预上线日期；响应于接收到用于表征验收通过的信息，生成产品上线提示信息。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据历史平均超时时长和高超时研发人员比例，进行回归模型计算，生成新的工时。8.一种基于自然语言处理技术的智能需求排期装置，包括：第一获取单元，用于获取需求内容信息；第一确定单元，用于确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列；第二确定单元，用于基于所述需求优先级序列，确定需求文档；第二获取单元，用于基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时
信息；生成单元，用于根据所述研发人员预估需求工时信息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储可执行的指令；处理器，用于根据所述指令的控制运行所述电子设备执行如权利要求1-7任意一项所述的方法。10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。

技术总结
本公开的实施例公开了基于自然语言处理技术的智能需求排期方法、装置和设备。该方法的一具体实施方式包括：获取需求内容信息；确定所述需求内容信息中每个需求的需求优先级，得到需求优先级序列；基于所述需求优先级序列，确定需求文档；基于所述需求文档，获取不同需求对应的研发人员预估需求工时信息；根据所述研发人员预估需求工时信息、所述需求优先级序列和获取到的需求相关信息生成需求排期计划信息。该实施方式实现了智能识别需求价值，根据需求价值对需求进行优先级排序，并根据科技研发资源现状，对需求进行智能排期，将科技有限的资源用在需求价值最高的需求上。有限的资源用在需求价值最高的需求上。有限的资源用在需求价值最高的需求上。


技术研发人员：曹迪 沈奇 毛烨辉 司祥梅
受保护的技术使用者：平安国际融资租赁有限公司
技术研发日：2023.04.23
技术公布日：2023/7/25