[发明专利]一种计算机比较空间的自主学习方法及系统

权利要求书

1.一种计算机比较空间的自主学习方法，其中，所述方法包括：

获得第一文件信息；所述第一文件信息为档案的原始文件信息；

将所述第一文件信息按照预设转化处理方法进行转化，获得第二文件信息，所述第二文件信息具有第一属性；

将所述第二文件信息输入第一语义分析模型，获得第一语义信息；

获得筛选要求信息，其中，所述筛选要求信息包括时间要求信息、内容要求信息、归属要求信息；所述筛选要求信息为参照档案馆划控与开放鉴定的原则和馆藏到开放期档案的划控鉴定实际情况，所制定的基于语义分析的档案馆开放鉴定条件解析规范；

根据所述时间要求信息，获得第一筛选条件；所述第一筛选条件为依据档案的形成时间制定的筛选条件；

根据所述归属要求信息，获得第二筛选条件；所述第二筛选条件为依据档案的不同归属要求所制定的筛选条件；

根据所述内容要求信息，获得第三筛选条件；所述第三筛选条件为依据档案的文本内容所制定的筛选条件；

将所述第一筛选条件、所述第二筛选条件、所述第三筛选条件进行任意组合，获得组合筛选条件；

根据所述第一、第二、第三筛选条件及所述组合筛选条件，获得筛选参数信息；

根据所述第二文件信息对所述筛选参数信息进行匹配，获得第二文件匹配参数；

根据所述第二文件匹配参数，获得匹配训练数据；

对所述匹配训练数据进行深度学习，构建比较模型；

根据所述第二文件匹配参数，获得第一筛选特征；

将所述第一筛选特征、所述第一语义信息输入所述比较模型中，获得第一对比结果；并依据所述第一对比结果获得所述第二文本信息是否可开放的结果。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第二文件信息输入第一语义分析模型，获得第一语义信息之前，包括：

获得关键词库；

根据所述关键词库对所述第二文件信息进行全文检索，获得第一检索结果；

判断所述第一检索结果是否存在；

当存在时，根据所述第一检索结果，获得第二语义信息。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述将所述第二文件信息输入第一语义分析模型，获得第一语义信息，包括：

当所述第一检索结果不存在时，获得预设句法分析方法；

根据所述预设句法分析方法对所述第二文件信息进行句法分析，获得文件句法信息；

获得预设语义模型库；

根据所述文件句法信息，获得句法特征；

根据所述句法特征、所述预设语义模型库进行模型匹配，获得所述第一语义分析模型；

将所述文件句法信息输入所述第一语义分析模型，获得所述第一语义信息。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第二文件信息对所述筛选参数信息进行匹配，获得第二文件匹配参数，包括：

根据所述第二文件信息，获得第二文件属性信息；

根据所述第二文件属性信息，获得第二文件时间信息；

判断所述第二文件时间信息是否满足所述第一筛选条件；

当满足时，根据所述第二筛选条件、所述第三筛选条件，获得所述第二文件匹配参数；

当所述第二文件时间信息不满足所述第一筛选条件时，根据所述第一筛选条件、所述第二筛选条件，获得所述第二文件匹配参数。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述获得第二文件信息之后，包括：

获得预设格式语义库；

根据所述预设格式语义库，获得格式特征信息；

将所述格式特征信息、所述第二文件信息输入格式匹配模型中，获得第一匹配结果；

当所述第一匹配结果存在时，根据所述第一匹配结果，获得第三语义信息。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述方法包括：

将所述第三语义信息输入所述比较模型中，获得第二对比结果；

通过对所述第二对比结果进行数据损失分析，获得第一损失数据；

将所述第一损失数据输入所述比较模型中进行训练，获得增量比较模型，其中，所述增量比较模型为所述比较模型进行增量学习后生成的新模型。