[發(fā)明專利]一種公文智能分發(fā)辦理方法、裝置及計(jì)算機(jī)設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110735686.9
• 申請(qǐng)日: 2021-06-30
• 公開（公告）號(hào): CN113360657B
• 公開（公告）日: 2023-10-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許建兵;費(fèi)維進(jìn);馮偉;李軍;陶飛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 安徽商信政通信息技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/35
• 分類號(hào): G06F16/35;G06F40/242;G06Q10/10;G06N3/0499
• 代理公司: 北京知聯(lián)天下知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11594
• 代理人: 張陸軍;張迎新

1.一種公文智能分發(fā)辦理方法，其特征在于，包括以下步驟：

對(duì)已發(fā)公文和待發(fā)公文進(jìn)行文本數(shù)據(jù)預(yù)處理，分別獲得已發(fā)公文和待發(fā)公文的文本詞向量；

建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

通過已發(fā)公文的文本詞向量對(duì)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并獲得已發(fā)公文的多標(biāo)簽二分類向量；

將已發(fā)公文的多標(biāo)簽二分類向量與公文接收人員信息進(jìn)行對(duì)應(yīng)建立索引，獲得人員索引標(biāo)簽；

將待發(fā)公文的文本詞向量輸入訓(xùn)練好的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，在輸出中選取概率最大的標(biāo)簽作為待發(fā)公文標(biāo)簽；

通過待發(fā)公文標(biāo)簽從人員索引標(biāo)簽中獲取公文接收人員信息；

將待發(fā)公文自動(dòng)分發(fā)至公文接收人員。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的公文智能分發(fā)辦理方法，其特征在于，

所述文本數(shù)據(jù)預(yù)處理包括以下步驟：

對(duì)公文的文本標(biāo)題和內(nèi)容，分別進(jìn)行結(jié)巴分詞，獲取公文標(biāo)題詞語集合和內(nèi)容詞語集合；

將標(biāo)題詞語集合和內(nèi)容詞語集合輸入word2vec模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得公文標(biāo)題的詞向量和內(nèi)容的詞向量；

對(duì)公文標(biāo)題的詞向量和內(nèi)容的詞向量賦予權(quán)重并進(jìn)行合并，獲取公文的文本詞向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的公文智能分發(fā)辦理方法，其特征在于，

通過已發(fā)公文的文本詞向量對(duì)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并獲得已發(fā)公文的多標(biāo)簽二分類向量，具體如下：

通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)已發(fā)公文的文本詞向量進(jìn)行特征提取學(xué)習(xí)，獲得已發(fā)公文的特征向量；

采用sigmoid做多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出層的激活函數(shù)，對(duì)已發(fā)公文的特征向量進(jìn)行二分類處理，獲得已發(fā)公文的標(biāo)簽的集合向量矩陣；

采用binary crossentropy損失函數(shù)，對(duì)已發(fā)公文的標(biāo)簽的集合向量矩陣進(jìn)行修正，獲得已發(fā)公文的多標(biāo)簽二分類向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的公文智能分發(fā)辦理方法，其特征在于，

將已發(fā)公文的多標(biāo)簽二分類向量與公文接收人員信息進(jìn)行對(duì)應(yīng)建立索引，獲得人員索引標(biāo)簽，具體如下：

收集已分發(fā)公文所對(duì)應(yīng)的第一標(biāo)簽和接收人員信息；

合并已分發(fā)公文的多標(biāo)簽二分類向量和接收人員信息，獲得規(guī)則庫；

對(duì)規(guī)則庫中的分發(fā)公文的標(biāo)簽與所對(duì)應(yīng)的接收人員建立標(biāo)簽索引，獲得人員索引標(biāo)簽。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的公文智能分發(fā)辦理方法，其特征在于，所述待發(fā)公文自動(dòng)分發(fā)采用郵件形式發(fā)送。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的公文智能分發(fā)辦理方法，其特征在于，所述結(jié)巴分詞，使用停用詞詞典以及自定義詞典。

7.根據(jù)權(quán)利要求1-6任一所述的公文智能分發(fā)辦理方法，其特征在于，所述多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括輸入層、隱藏層、輸出層。

8.一種公文智能分發(fā)辦理裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于對(duì)已發(fā)公文和待發(fā)公文進(jìn)行文本數(shù)據(jù)預(yù)處理，分別獲得已發(fā)公文和待發(fā)公文的文本詞向量；

建立模塊，用于建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

第一計(jì)算模塊，用于通過已發(fā)公文的文本詞向量對(duì)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并獲得已發(fā)公文的多標(biāo)簽二分類向量；

索引模塊，用于將已發(fā)公文的多標(biāo)簽二分類向量與公文接收人員信息進(jìn)行對(duì)應(yīng)建立索引，獲得人員索引標(biāo)簽；

第二計(jì)算模塊，用于將待發(fā)公文的文本詞向量輸入訓(xùn)練好的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)，在輸出中選取概率最大的標(biāo)簽作為待發(fā)公文標(biāo)簽；

提取模塊，用于通過待發(fā)公文標(biāo)簽從人員索引標(biāo)簽中獲取公文接收人員信息；

發(fā)送模塊，用于將待發(fā)公文自動(dòng)分發(fā)至公文接收人員。