随着信息技术的不断发展,各行各业逐渐使用信息管理系统替代纸张化的工作方式。同时,伴随着改革开放的不断推进,政府治理理念不断创新,建设市民满意的服务型政府已成为新的任务目标,人们也渴望通过便捷的途径向政府提出诉求。针对这种情况,本文提出了基于文本理解的诉求工单分派系统,该系统一方面实现了工单文档的标准化存储,方便进行后续的数据分析;另一方面实现了工单的自动分派,提高了流转的效率。此外,项目运行安全稳定、处理性能优异,并且可以适应不断发展的业务。本文的工作可以总结如下:（1）设计了短文本工单分派模型。该模型以长短记忆模型为基础,首先对词嵌入层进行改进,使用预处理模型Bert处理工单文本资料,输出描述内容十分丰富的工单向量。然后使用双向的RNN模型捕获工单文档的上下文语义信息,同时为了不丢失工单的特征,对RNN每个时间步的输出进行了整合运算,通过设置不同的权重,提升对一些重要信息的关注程度。总之,该分派模型适应了工单文档上下文语境复杂的特点,提升了对工单语义的理解能力。（2）设计了长文本工单分派模型。该模型首先针对工单文档的特点进行断句,然后对词嵌入层进行改进,使用Bert模型处理工单文本资料,最后整体基于层次注意力机制模型实现。该模型在长文本工单文档中表现较好,而且可以适应不断增长的文本长度。（3）设计并实现了诉求工单分派系统,该系统业务功能完整、处理流程清晰,包含了创建、回复、分派、审核、回退和签收等全周期的操作。此外,系统在设计上支持水平的扩展能力,可以通过添加后台服务提升整体的处理性能,适应了后续业务的发展;系统在设计上也有预防多种注入攻击的能力,在使用上安全稳定。同时,通过工单文本长度这一因素结合了上述提出的两种模型,并用于实现工单的自动分派,提高了诉求工单整体的流转效率。