[发明专利]基于文档的智能办公文件推送技术在审

专利信息
申请号: 201910771033.9 申请日: 2019-08-21
公开(公告)号: CN110489539A 公开(公告)日: 2019-11-22
发明(设计)人: 于劲松;韩丹阳;杜胜贤;代京;唐荻音;刘浩 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G06F16/335 分类号: G06F16/335;G06F16/33;G06F16/35;G06F17/27
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 文档 推送 文档重要性 排序 卷积神经网络 特征提取模块 办公文件 办公系统 办公效率 历史数据 特征向量 提醒用户 文档含义 文档特征 系统设定 优先处理 原始文档 重要文档 第三方 高亮 智能 办公 保证 开发
【权利要求书】:

1.基于文档的智能办公文件推送技术,其特征在于:所述技术包含文档特征提取、文档重要性排序以及文档推送的功能;特征提取模块主要负责提取原始文档中能够有效代表文档含义的特征向量;文档重要性模块采用卷积神经网络,通过对历史文档和文档流转信息的训练为文档进行重要性打分,并针对多文档进行重要性排序;文档推送依据系统设定阈值,将排名靠前的文档推送或者高亮提醒用户,保证重要文档的优先处理。

2.根据权利要求1所述的智能办公文件推送技术,其特征在于:基于B/S架构的思想,采用服务组件的概念,以RESTfulAPI的模式为第三方系统提供接口,支持Windows系统和类Linux系统的国产麒麟系统。

3.根据权利要求1所述的智能办公文件推送技术的实现流程,其特征在于:

第一步:针对历史文档数据以及文档流转,借助自动化办公领域特有的以及面向业务领域的词库,对每一份文档进行标签标注,形成特征向量。

第二步:构建卷积神经网络的结构,根据特征提取的关键词,分别将特征向量和重要性分数作为神经网络的输入和输出,进行深度卷积神经网络的训练,得到相对比较准确的神经网络。

第三步:深度神经网络训练结束得到文档重要性评分模型,在线对文档进行特征提取,输入到模型中得到特定文档的重要性评分。

第四步:多文档环境下,分别对单一文档进行重要性评分,依据评分由高到低对文档进行排序。以系统中的重要性阈值作为基线,向用户推送重要性程度高的文档。

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