System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 智能化表格分析处理方法及装置、设备、存储介质制造方法及图纸_技高网

智能化表格分析处理方法及装置、设备、存储介质制造方法及图纸

技术编号:40481626 阅读:7 留言:0更新日期:2024-02-26 19:15
本申请涉及智能分析领域,其具体公开了一种智能化表格分析处理方法及装置、设备、存储介质,其使用基于深度学习模型的人工智能技术来对获取的Excel表格和用户需求进行特征编码和提取,以得到用户所需要提取特定的数据。这样,通过智能化解析提取表格数据,解决了处理复杂Excel表格的难题,使Excel表格的使用更加简单便捷。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及智能分析领域,且更为具体的涉及一种智能化表格分析处理方法及装置、设备、存储介质


技术介绍

1、excel表格是一种功能强大的工具,可用于组织、存储和分析数据。它在商业、财务、科学研究等领域被广泛应用,帮助用户处理和可视化数据,并进行各种计算和分析。正是由于excel表格的功能的强大,excel表格在基层工作中应用也越来越普遍。excel表格通常包含大量的数据,解析表格可以帮助我们提取需要的数据。然而,excel表格的格式常常比较复杂,例如excel表格中的数据可以包含多个工作表、多个工作簿、合并单元格、嵌套的行列结构、不规则表格数据等复杂的数据结构。这些结构使得解析表格变得复杂,需要仔细处理和解析不同的数据层次。

2、目前,存在一些解析excel表格的工具来解析excel表格数据,大多使用模板匹配的方法。然而,这些工具存在一些缺点:1、需要预先定义模板:模板匹配方法通常需要预先定义模板,用于匹配和提取特定结构的excel表格数据。对于不同结构的excel表格,需要维护多个模板,增加了维护和管理的困难性。2、适用性受限:规则匹配方法需要手动定义规则来解析表格,这可能适用性较差。对于不同的表格模板,可能需要进行独立的业务开发和规则定义,导致开发周期较长。3、处理复杂表头和非结构化数据困难:传统方法在处理复杂表头和非结构化数据时可能效果不佳。复杂的表头结构和非结构化的数据使得模板匹配和规则匹配变得困难,可能无法准确提取和解析数据。

3、因此,期待一种优化的智能化表格分析处理方案。


<p>技术实现思路

1、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智能化表格分析处理方法,其使用基于深度学习模型的人工智能技术来对获取的excel表格和用户需求进行特征编码和提取,以得到用户所需要提取特定的数据。这样,通过智能化解析提取表格数据,解决了处理复杂excel表格的难题,使excel表格的使用更加简单便捷。

2、根据本申请的一个方面,提供了一种智能化表格分析处理方法,其包括:

3、获取excel表格和用户需求;

4、处理所述excel表格和所述用户需求,以得到需求分析特征矩阵;

5、将所述需求分析特征矩阵通过生成器以得到用户所需要提取的特定数据。

6、根据本申请的另一方面,还提供了一种智能化表格分析处理装置,其包括:

7、数据采集模块,用于获取excel表格和用户需求;

8、文本描述提取模块,用于将所述excel表格进行预处理后进行ocr文本识别处理以得到文本描述;

9、文本语义编码模块,用于将所述文本描述通过基于转换器的文本语义编码器以得到多个文本上下文特征向量;

10、文本二维矩阵化模块,用于将所述多个文本上下文特征向量进行二维排列以得到二维文本语义关联矩阵;

11、文本多尺度特征提取模块,用于将所述二维文本语义关联矩阵分别通过使用具有第一尺度的二维卷积核的第一文本卷积神经网络和第二尺度的二维卷积核的第二文本卷积神经网络以得到第一尺度文本关联语义特征向量和第二尺度文本关联语义特征向量;

12、文本多尺度特征融合模块,用于将所述第一尺度文本关联语义特征向量和所述第二尺度文本关联语义特征向量进行多尺度融合以得到文本融合特征向量;

13、用户需求编码模块,用于将所述用户需求通过基于转换器的用户需求语义编码器以得到用户需求语义理解特征向量;

14、文本需求融合模块,用于融合所述文本融合特征向量和所述用户需求语义理解特征向量以得到需求分析特征矩阵;

15、用户需求结果生成模块,用于将所述需求分析特征矩阵通过生成器以得到用户所需要提取的特定数据。

16、根据本申请的另一方面,还提供了一种智能化表格分析处理设备,运行于基板管理控制器bmc,其包括:存储器,用于存储计算机程序;处理器,用于执行所述计算机程序时实现上述智能化表格分析处理方法的步骤。

17、根据本申请的另一方面,还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述智能化表格分析处理方法的步骤。

18、与现有技术相比,本申请提供的智能化表格分析处理方法及装置、设备、存储介质,其使用基于深度学习模型的人工智能技术来对获取的excel表格和用户需求进行特征编码和提取,以得到用户所需要提取特定的数据。这样,通过智能化解析提取表格数据,解决了处理复杂excel表格的难题,使excel表格的使用更加简单便捷。

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【技术保护点】

1.一种智能化表格分析处理方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的智能化表格分析处理方法,其特征在于,处理所述Excel表格和所述用户需求,以得到需求分析特征矩阵,包括:

3.根据权利要求2所述的智能化表格分析处理方法,其特征在于,将所述Excel表格进行预处理后进行编码以得到文本融合特征向量,包括:

4.根据权利要求3所述的智能化表格分析处理方法,其特征在于,将所述多个文本上下文特征向量矩阵化后进行多尺度编码以得到文本融合特征向量,包括:

5.根据权利要求4所述的智能化表格分析处理方法,其特征在于,所述基于转换器的用户需求语义编码器为基于转换器的上下文编码器,将所述用户需求通过基于转换器的用户需求语义编码器以得到用户需求语义理解特征向量,包括:

6.根据权利要求5所述的智能化表格分析处理方法,其特征在于,融合所述文本融合特征向量和所述用户需求语义理解特征向量以得到需求分析特征矩阵,包括:

7.根据权利要求6所述的智能化表格分析处理方法,其特征在于,基于所述文本融合特征向量,对所述用户需求语义理解特征向量进行参数化几何关系过渡先验特征的非刚性一致化以得到优化用户需求语义理解特征向量,包括:

8.一种智能化表格分析处理装置,其特征在于,包括:

9.一种智能化表格分析处理设备,其特征在于,运行于基板管理控制器BMC,包括:

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的智能化表格分析处理方法的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种智能化表格分析处理方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的智能化表格分析处理方法,其特征在于,处理所述excel表格和所述用户需求,以得到需求分析特征矩阵,包括:

3.根据权利要求2所述的智能化表格分析处理方法,其特征在于,将所述excel表格进行预处理后进行编码以得到文本融合特征向量,包括:

4.根据权利要求3所述的智能化表格分析处理方法,其特征在于,将所述多个文本上下文特征向量矩阵化后进行多尺度编码以得到文本融合特征向量,包括:

5.根据权利要求4所述的智能化表格分析处理方法,其特征在于,所述基于转换器的用户需求语义编码器为基于转换器的上下文编码器,将所述用户需求通过基于转换器的用户需求语义编码器以得到用户需求语义理解特征向量,包括:

【专利技术属性】
技术研发人员:李维
申请(专利权)人:上海祝弥互联网科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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