一种信息化检测实验室成果电子签章方法、系统及存储介质技术方案

本申请涉及数字签名技术领域，其具体地公开了一种信息化检测实验室成果电子签章方法、系统及存储介质，其通过采用基于深度学习的人工智能控制技术，来从实验成果提取多个备选关键信息；具体地，通过内容分析、电子签章编码、加密算法、解密算法等技术手段，对实验室成果进行处理，提取关键信息，然后通过分类器来对于实验成果进行内容分析来判断实验成果是否伪造，进而可以来保障实验室成果的真实性和可靠性。靠性。靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种信息化检测实验室成果电子签章方法、系统及存储介质


[0001]本申请涉及数字签名
，且更为具体地，涉及一种信息化检测实验室成果电子签章方法、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]电子签名是指数据电文中以电子形式所含、所附用于识别签名人身份并表明签名人认可其中内容的数据。随着信息化技术的不断发展，电子签名已经被广泛应用于各行各业，电子签名的技术也得到了长足的发展和进步。
[0003]申请号为201811437357.0的中国专利公开了一种用于实现电子签章的方法及系统，包括：通过应用程序的电子签章插件调用电子签章服务器的签章接口；根据电子签章业务请求的业务类型，选择与所述电子签章业务请求对应的电子签章；对签章文件进行图像识别，并按照预设的区域划分规则将所述签章文件分为允许签章区域和禁止签章区域；根据所述输入设备所在的位置坐标和位于当前位置坐标时所述输入设备的状态，确定与所述电子签章业务请求对应的电子签章在所述签章文件中的签章位置坐标；判断所述签章位置坐标是否位于所述允许签章区域；当所述签章位置坐标位于所述允许签章区域时，调用所述与所述电子签章业务请求对应的电子签章，并在所述签章文件中的签章位置坐标处进行签章操作，为用户提供更加方便和快捷的电子盖章的方式。
[0004]再如申请号为201810636551.5的中国专利公开了一种电子签章的方法，通过预置电子签章文件的认证区，获取电子签章文件的认证区，认证所述认证区的第二激活方式、第二标识区和第二标识符，打开所述电子签章文件，获取电子签章，并对所述电子签章文件进行签章；在用户进行签章时，需要验证用户的账号和密码，还需要验证认证区，增强了用户信息安全；此外所述认证区又包括第一标识区、第一标识符以及第一激活方式，在验证所述认证区时，就需要进行三重验证，即验证标识区、验证标识符、验证激活方式，只有三重验证通过后才能获取到用户的电子签章，从而增加了电子签章的安全系数，进一步确保用户信息安全，避免电子签章文件被盗签或者伪签，提高用户满意度。
[0005]电子签章在实验室领域应用中，由于实验室成果是建立在大量实验和数据工作的基础上，为了防止实验成果被伪造、篡改，在进行电子签章时其安全性和可靠性的要求更加苛刻，普通的电子签章技术手段往往难以满足安全性和可靠性的需求，如何有效地保障实验室成果的真实性和可靠性，成为信息化检测实验室亟待解决的技术问题。
[0006]因此，期望一种优化的信息化检测实验室成果电子签章方案，其能够对于实验成果进行内容分析来判断实验成果是否伪造，以此来保障实验室成果的真实性和可靠性。

技术实现思路

[0007]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种信息化检测实验室成果电子签章方法、系统及存储介质，其通过采用基于深度学习的人工智能控制技术，来从实验成果提取多个备选关键信息，具体地，通过内容分析、电子签章编码、加密算
法、解密算法等技术手段，对实验室成果进行处理，提取关键信息，然后通过分类器来对于实验成果进行内容分析来判断实验成果是否伪造，进而可以来保障实验室成果的真实性和可靠性。
[0008]相应地，根据本申请的一个方面，提供了一种信息化检测实验室成果电子签章方法，其包括：
[0009]从实验成果提取多个备选关键信息；
[0010]将所述实验成果进行分词处理后通过包含词嵌入层的上下文编码器以得到实验成果全文语义理解特征向量；
[0011]将所述各个备选关键信息进行分词处理后通过所述包含词嵌入层的上下文编码器以得到多个备选关键信息语义特征向量；
[0012]计算所述各个备选关键信息语义特征向量与所述实验成果全文语义理解特征向量之间的转移矩阵以得到多个转移矩阵；
[0013]将所述多个转移矩阵分别通过分类器以得到多个概率值；以及
[0014]将所述多个概率值中最大者对应的备选关键信息作为最终的关键信息。
[0015]在上述信息化检测实验室成果电子签章方法中，将所述实验成果进行分词处理后通过包含词嵌入层的上下文编码器以得到实验成果全文语义理解特征向量，包括：对所述实验成果进行分词处理以将所述实验成果转化为由多个词组成的词序列；使用所述包含词嵌入层的上下文编码器的嵌入层将所述词序列中各个词映射到词向量以获得词向量的序列；使用所述包含词嵌入层的上下文编码器的转化器对所述词向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以得到所述多个实验成果语义理解特征向量；以及，将所述多个实验成果语义理解特征向量进行级联以得到所述实验成果全文语义理解特征向量。
[0016]在上述信息化检测实验室成果电子签章方法中，使用所述包含词嵌入层的上下文编码器的转化器对所述词向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以得到所述多个实验成果语义理解特征向量，包括：将所述词向量的序列进行一维排列以得到全局词特征向量；计算所述全局词特征向量与所述词向量的序列中各个词向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵；分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵；将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过Softmax分类函数以得到多个自注意力概率值；以及，分别以所述多个自注意力概率值中各个概率值作为权重对所述词向量的序列中各个词向量进行加权以得到所述多个实验成果语义理解特征向量。
[0017]在上述信息化检测实验室成果电子签章方法中，将所述各个备选关键信息进行分词处理后通过所述包含词嵌入层的上下文编码器以得到多个备选关键信息语义特征向量，包括：对所述各个备选关键信息进行分词处理以将所述各个备选关键信息转化为由多个词组成的关键信息词序列；使用所述包含词嵌入层的上下文编码器的嵌入层将所述关键信息词序列中各个词映射到词向量以获得关键信息词向量的序列；以及，使用所述包含词嵌入层的上下文编码器的转化器对所述关键信息词向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以得到所述多个备选关键信息语义特征向量。
[0018]在上述信息化检测实验室成果电子签章方法中，计算所述各个备选关键信息语义特征向量与所述实验成果全文语义理解特征向量之间的转移矩阵以得到多个转移矩阵，包
括：以如下转移公式计算各个备选关键信息语义特征向量与所述实验成果全文语义理解特征向量之间的所述转移矩阵以得到多个转移矩阵；其中，所述转移公式为：
[0019][0020]其中V
i
表示所述各个备选关键信息语义特征向量，V
a
表示所述实验成果全文语义理解特征向量，M表示所述转移矩阵，表示矩阵与向量相乘。
[0021]在上述信息化检测实验室成果电子签章方法中，包括对所述包含词嵌入层的上下文编码器和所述分类器进行训练；其中，对所述包含词嵌入层的上下文编码器和所述分类器进行训练，包括：获取训练数据，所述训练数据包括从训练实验成果提取多个训练备选关键信息，以及，所述多个概率值的真实值；将所述训练实验成果进行分词处理后本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种信息化检测实验室成果电子签章方法，其特征在于，包括：从实验成果提取多个备选关键信息；将所述实验成果进行分词处理后通过包含词嵌入层的上下文编码器以得到实验成果全文语义理解特征向量；将所述各个备选关键信息进行分词处理后通过所述包含词嵌入层的上下文编码器以得到多个备选关键信息语义特征向量；计算所述各个备选关键信息语义特征向量与所述实验成果全文语义理解特征向量之间的转移矩阵以得到多个转移矩阵；将所述多个转移矩阵分别通过分类器以得到多个概率值；以及将所述多个概率值中最大者对应的备选关键信息作为最终的关键信息。2.根据权利要求1所述的信息化检测实验室成果电子签章方法，其特征在于，将所述实验成果进行分词处理后通过包含词嵌入层的上下文编码器以得到实验成果全文语义理解特征向量，包括：对所述实验成果进行分词处理以将所述实验成果转化为由多个词组成的词序列；使用所述包含词嵌入层的上下文编码器的嵌入层将所述词序列中各个词映射到词向量以获得词向量的序列；使用所述包含词嵌入层的上下文编码器的转化器对所述词向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以得到多个实验成果语义理解特征向量；将所述多个实验成果语义理解特征向量进行级联以得到所述实验成果全文语义理解特征向量。3.根据权利要求2所述的信息化检测实验室成果电子签章方法，其特征在于，使用所述包含词嵌入层的上下文编码器的转化器对所述词向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以得到所述多个实验成果语义理解特征向量，包括：将所述词向量的序列进行一维排列以得到全局词特征向量；计算所述全局词特征向量与所述词向量的序列中各个词向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵；分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵；将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过Softmax分类函数以得到多个自注意力概率值；以及分别以所述多个自注意力概率值中各个概率值作为权重对所述词向量的序列中各个词向量进行加权以得到所述多个实验成果语义理解特征向量。4.根据权利要求3所述的信息化检测实验室成果电子签章方法，其特征在于，将所述各个备选关键信息进行分词处理后通过所述包含词嵌入层的上下文编码器以得到多个备选关键信息语义特征向量，包括：对所述各个备选关键信息进行分词处理以将所述各个备选关键信息转化为由多个词组成的关键信息词序列；使用所述包含词嵌入层的上下文编码器的嵌入层将所述关键信息词序列中各个词映射到词向量以获得关键信息词向量的序列；以及
使用所述包含词嵌入层的上下文编码器的转化器对所述关键信息词向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以得到所述多个备选关键信息语义特征向量。5.根据权利要求4所述的信息化检测实验室成果电子签章方法，其特征在于，计算所述各个备选关键信息语义特征向量与所述实验成果全文语义理解特征向量之间的转移矩阵以得到多个转移矩阵，包括：以如下转移公式计算各个备选关键信息语义特征向量与所述实验成果全文语义理解特征向量之间的所述转移矩阵以得到多个转移矩阵；其中，所述转移公式为：其中V
i
表示所述各个备选关键信息语义特征向量，V
a
表示所述实验成果全文语义理解特征向量，M表示所述转移矩阵，表示矩阵与向量相乘。6.根据权利要求5所述的信息化检测实验室成果电子签章方法，其特征在于，还包括对所述包含词嵌入层的上下文编码器和所述分类器进行训练；其中，对所述包含词嵌入层的上下文编码器和所述分类器进行训练，包括：获取训练数据，所述训练数据包括从训练实验成果提取多个训练备选关键信...

【专利技术属性】
技术研发人员：霍海龙，张宾武，
申请(专利权)人：开元华创科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：