【技术实现步骤摘要】
一种公文批阅信息的生成方法及装置
[0001]本申请涉及数据处理
,具体涉及一种公文批阅信息的生成方法、装置、电子设备及计算机程序产品。
技术介绍
[0002]随着各个公司精细化管理程度的加深,越来越多审批流程通过办公系统承载,同样也产生了越来越多的公文需要各级人员审批处理。在审批处理时,一般要填写意见并且选择后续处理的候选人,这对于处理人员尤其是领导或者综合人员,占用了大量的工作时间。
[0003]对于公文审批意见以及后续处理候选人的预测,现有技术对于此应用场景实现智能化的AI技术主要有两类,一类是生成式模型,此类模型通过输入文本及输出文本对,使用深度神经网络,端到端学习输入文本与输出文本映射关系,在新文本预测时,模型直接生成输出文本;另一类是分类模型,此类模型先将已知输出文本转化为分类字典,然后进行分类任务模型学习,在新文本预测时,根据分类预测结果从对应类别的字典中获取得到输出文本。
[0004]上述现有技术需要海量数据才能获得良好的模型效果,而公文应用场景数据量明显不足,同时通过生成式模型生成的输 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种公文批阅信息的生成方法,其特征在于,包括:将待测公文文本的文档正文输入至预先训练好的主题模型,得到所述主题模型输出的文本主题信息;根据所述文本主题信息对所述待测公文文本的文档正文进行文本简化后,将简化后的待测公文文本输入至预先训练好的公文预测模型,得到所述公文预测模型输出的待测公文向量;从预存的历史公文库中匹配出与所述待测公文向量相似度最高的历史公文向量相对应的目标历史公文;根据所述目标历史公文的批阅信息生成得到所述待测公文文本的批阅信息;其中,所述文本主题信息包括若干个主题词以及每一主题词对应的主题权重;所述主题模型是基于文档分词样本以及与所述文档分词样本对应的文本主题信息进行训练得到的;所述公文预测模型是基于公文文本样本以及与所述公文文本样本对应的公文向量进行训练得到的。2.根据权利要求1所述的公文批阅信息的生成方法,其特征在于,所述公文预测模型包括文本输入层、特征提取层、预测结果融合输出层;所述将简化后的待测公文文本输入至预先训练好的公文预测模型,得到所述公文预测模型输出的待测公文向量,包括:将简化后的待测公文文本输入至预先训练好的公文预测模型,通过所述文本输入层分别获取所述待测公文文本的结构化属性、文档标题和文档正文;通过所述特征提取层分别对所述结构化属性、所述文档标题和所述文档正文进行特征提取得到属性特征向量、标题特征向量和正文特征向量;通过所述预测结果融合输出层根据预设的决策权重对所述属性特征向量、所述标题特征向量和所述正文特征向量进行融合,得到所述待测公文向量并输出。3.根据权利要求2所述的公文批阅信息的生成方法,其特征在于,所述通过所述特征提取层分别对所述结构化属性、所述文档标题和所述文档正文进行特征提取得到属性特征向量、标题特征向量和正文特征向量,包括:通过所述特征提取层利用独热编码器对所述结构化属性进行特征提取得到所述属性特征向量;通过所述特征提取层利用bilstm神经网络对所述文档标题进行特征提取得到所述标题特征向量;通过所述特征提取层利用HAN神经网络对所述文档正文进行特征提取得到所述正文特征向量。4.根据权利要求1所述的公文批阅信息的生成方法,其特征在于,所述根据所述文本主题信息对所述待测公文文本的文档正文进行文本简化,包括:根据所述文本主题信息,将所述待测公文文本的文档正文中主题权重小于预设阈值的主题词进行剔除,得到所述简化后的待测公文文本。5.根据权利要求1所述的公文批阅信息的生成方法,其特征在于,...
【专利技术属性】
技术研发人员:胡颉,石正贵,张淼,
申请(专利权)人:中国移动通信集团有限公司,
类型:发明
国别省市:
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