【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于档案检索领域，特别涉及智能档案索引与检索系统。
技术介绍
1、随着数字化时代的到来，企业和组织面临着海量的电子档案数据。如何高效地管理和检索这些档案，成为了一个迫切的需求。传统的档案管理方法往往基于人工分类和标记，这种方式不仅效率低下，而且难以满足复杂多变的检索需求。因此，智能档案索引与检索系统的出现，为档案管理带来了革命性的变革。智能档案索引与检索系统利用先进的计算机技术，对电子档案进行自动化处理和分析，以实现高效、准确的索引和检索。
2、自然语言处理（nlp）是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机理解和处理人类语言。在智能档案索引与检索系统中，nlp技术被用于提取档案中的关键信息，如标签、摘要等，以及理解用户的查询意图。机器学习是一种让计算机系统从数据中学习并改进性能的技术。在智能档案索引与检索系统中，机器学习技术被用于训练模型，以实现对档案数据的自动分类、聚类和排序。这些模型可以根据历史数据和用户反馈进行持续优化，提高检索的准确性和效率。信息检索是计算机科学的一个分支，它研究如何从大量的文档集合中查找和获取相关信息。在智能档案索引与检索系统中，信息检索技术被用于构建高效的索引结构和算法，以支持快速、准确的档案检索。随着电子档案数量的不断增长，处理和分析这些数据需要强大的计算能力。大数据技术提供了分布式存储和计算框架，如hadoop和spark，以及高效的数据处理和分析工具，为智能档案索引与检索系统提供了强大的技术支持。
3、智能档案索引与检索系统的出现，不仅提高了
技术实现思路
1、本专利技术提出智能档案索引与检索系统 ，解决了现有技术中智能档案索引与检索系统解决了纸质与电子档案统一管理的难题，实现了数据的自动化处理和高效检索。通过语义分析、分类编码等技术，提高了检索的准确性和效率，满足了复杂多变的检索需求，为企业和组织带来了更多的便利和价值。
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：智能档案索引与检索系统，包括档案数据采集模块对纸质档案进行图像扫描形成扫描档案，同时档案数据采集模块在电子档案数据库中进行抓取，调取已归档的电子档案，数据预处理模块对电子档案和扫描档案进行数据处理后形成待索引档案，将待索引档案中的数据通过语义分析单元对其中的标签和摘要进行提取，并将提取的标签和摘要进行语义归类，在进行语义归类时，将标签以及摘要列表中的索引进行集合归类，并将集合归类根据档案类别进行分类，随后将分类后的集合归类设置优化位置索引，将集合归类中的索引进行编码，根据集合归类类别分为若干个编码组，每个编码组对应一个集合归类类别，随后将所有编码组导入检索模块内，用户在进行检索时，通过检索模块将用户检索指令进行解析，对解析后的指令与集合归类类别进行匹配，选择匹配度高的集合归类类别进行检索，随后将检索指令的解析码在编码组内进行对应匹配，并将匹配结果在检索模块上按照匹配程度形成检索清单，并将检索清单发送至用户。
3、本申请文件与现有技术相比来说，传统的档案管理系统往往只针对电子档案或纸质档案，而不是两者兼顾。纸质档案通常需要人工录入或扫描后手动分类。智能档案索引与检索系统能够同时处理纸质和电子档案。纸质档案通过图像扫描转化为数字格式，并与电子档案统一进行后续处理。许多现有的档案系统依赖于简单的关键字匹配或基于元数据的检索，缺乏深入的语义理解。该系统利用语义分析单元对标签和摘要进行深度提取和归类。这意味着系统能够更准确地理解档案内容，从而提高检索的精确性和召回率。传统的档案检索方法往往不涉及对标签和摘要的集合归类和编码。该系统不仅进行语义归类，还将这些归类根据档案类别进一步分类，并为每个类别设置优化位置索引和编码。这种结构化的方法提高了检索效率。通常的检索系统可能直接对全库进行检索，效率较低，且可能返回大量不相关的结果。在此系统中，用户的检索指令首先与集合归类类别进行匹配，然后再在特定的编码组内进行详细匹配。这种分级的检索方法大大提高了检索速度和准确性。检索结果通常以简单的列表形式呈现，可能不包含与查询的相关度评分或其他附加信息。该系统生成的检索清单不仅按照匹配程度排序，还可能包含其他如相关度评分、文档来源等附加信息，为用户提供更全面、更直观的检索体验。智能档案索引与检索系统通过其全面的档案处理能力、深度的语义分析、优化的检索流程以及丰富的检索结果展示，与现有技术相比具有显著的优势和区别。
4、作为一优选的实施方式，在设置优化位置索引时，将同类中的集合归类记为{0,1,2…,a,b}，在a+1<b时，从位置索引0到i之间的数据对象都被访问过，而位置索引a+1未被访问，将a设置为本次访问中最优化位置索引。
5、作为一优选的实施方式，在将摘要和索引进行集合归类时，采用k-means聚类进行集合归类形成索引集合，对集合归类后的标签和摘要索引进行深入解析获取类别数据分布，基于数据分析结果确定每个集合归类的排序标准，为每个排序标准计算相应的权重，结合排序标准和权重，为每个集合归类中的索引计算位置得分，根据位置得分对集合归类中的索引进行排序。
6、作为一优选的实施方式，根据集合归类类别的特性和数量创建编码方案，并根据确定的编码方案为每个集合归类类别创建一个对应的编码组，将每个集合归类类别与其对应的编码组进行映射。
7、作为一优选的实施方式，在用户输入的检索指令后进行解析，提取出其中的关键信息和参数，生成该指令的解析码，根据编码组和解析码的特性，确定匹配规则后将解析码与编码组内的编码进行逐一比较，根据匹配规则判断是否存在匹配的编码，将匹配成功的编码及其对应的集合归类类别记录下来，形成检索结果。
8、作为一优选的实施方式，数据预处理模块对电子档案和扫描档案进行数据处理时，将电子档案与扫描档案中的重复数据进行去重，并将冗余档案进行清洗，并将电子档案与扫描档案进行格式统一后形成待索引档案。
9、采用了上述技术方案后，本专利技术的有益效果是：高效性：系统通过自动化的档案数据采集、处理和分析，大大提高了档案管理的效率。纸质档案通过图像扫描快速转化为数字格式，并与电子档案统一处理，消除了传统纸质档案管理的繁琐和耗时。准确性：利用语义分析技术对档案进行深度理解和归类，确保了档案索引和检索的准确性。系统能够精确提取档案中的关键信息，并根据语义内容对其进行分类和编码，从而提高了检索的精确性和召回率。全面性：系统支持对纸质和电子档案的统一管理，确保了档案数据的完整性和全面性。用户可以通过一个统一的界面进行检索，无需在不同的系统和格式之间切换，提高了工作效率和用户体验。灵活性：通过集合归类和编码组的设计，系统能够灵活应对不同类别和复杂度的档案数据。编码组的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.智能档案索引与检索系统，其特征在于，包括档案数据采集模块对纸质档案进行图像扫描形成扫描档案，同时档案数据采集模块在电子档案数据库中进行抓取，调取已归档的电子档案，数据预处理模块对电子档案和扫描档案进行数据处理后形成待索引档案，将待索引档案中的数据通过语义分析单元对其中的标签和摘要进行提取，并将提取的标签和摘要进行语义归类，在进行语义归类时，将标签以及摘要列表中的索引进行集合归类，并将集合归类根据档案类别进行分类，随后将分类后的集合归类设置优化位置索引，将集合归类中的索引进行编码，根据集合归类类别分为若干个编码组，每个编码组对应一个集合归类类别，随后将所有编码组导入检索模块内，用户在进行检索时，通过检索模块将用户检索指令进行解析，对解析后的指令与集合归类类别进行匹配，选择匹配度高的集合归类类别进行检索，随后将检索指令的解析码在编码组内进行对应匹配，并将匹配结果在检索模块上按照匹配程度形成检索清单，并将检索清单发送至用户。
2.如权利要求1所述的智能档案索引与检索系统，其特征在于：在设置优化位置索引时，将同类中的集合归类记为{0,1,2…,a,b}，在a+1<b
3.如权利要求1所述的智能档案索引与检索系统，其特征在于：在将摘要和索引进行集合归类时，采用K-means聚类进行集合归类形成索引集合，对集合归类后的标签和摘要索引进行深入解析获取类别数据分布，基于数据分析结果确定每个集合归类的排序标准，为每个排序标准计算相应的权重，结合排序标准和权重，为每个集合归类中的索引计算位置得分，根据位置得分对集合归类中的索引进行排序。
4.如权利要求1所述的智能档案索引与检索系统，其特征在于：根据集合归类类别的特性和数量创建编码方案，并根据确定的编码方案为每个集合归类类别创建一个对应的编码组，将每个集合归类类别与其对应的编码组进行映射。
5.如权利要求1所述的智能档案索引与检索系统，其特征在于：在用户输入的检索指令后进行解析，提取出其中的关键信息和参数，生成该指令的解析码，根据编码组和解析码的特性，确定匹配规则后将解析码与编码组内的编码进行逐一比较，根据匹配规则判断是否存在匹配的编码，将匹配成功的编码及其对应的集合归类类别记录下来，形成检索结果。
6.如权利要求1所述的智能档案索引与检索系统，其特征在于：数据预处理模块对电子档案和扫描档案进行数据处理时，将电子档案与扫描档案中的重复数据进行去重，并将冗余档案进行清洗，并将电子档案与扫描档案进行格式统一后形成待索引档案。
...【技术特征摘要】
1.智能档案索引与检索系统，其特征在于，包括档案数据采集模块对纸质档案进行图像扫描形成扫描档案，同时档案数据采集模块在电子档案数据库中进行抓取，调取已归档的电子档案，数据预处理模块对电子档案和扫描档案进行数据处理后形成待索引档案，将待索引档案中的数据通过语义分析单元对其中的标签和摘要进行提取，并将提取的标签和摘要进行语义归类，在进行语义归类时，将标签以及摘要列表中的索引进行集合归类，并将集合归类根据档案类别进行分类，随后将分类后的集合归类设置优化位置索引，将集合归类中的索引进行编码，根据集合归类类别分为若干个编码组，每个编码组对应一个集合归类类别，随后将所有编码组导入检索模块内，用户在进行检索时，通过检索模块将用户检索指令进行解析，对解析后的指令与集合归类类别进行匹配，选择匹配度高的集合归类类别进行检索，随后将检索指令的解析码在编码组内进行对应匹配，并将匹配结果在检索模块上按照匹配程度形成检索清单，并将检索清单发送至用户。
2.如权利要求1所述的智能档案索引与检索系统，其特征在于：在设置优化位置索引时，将同类中的集合归类记为{0,1,2…,a,b}，在a+1<b时，从位置索引0到i之间的数据对象都被访问过，而位置索引a+1未被访问，将a设置为本次访问中最优化位置索引。
3.如权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄一强，
申请(专利权)人：厦门蓝极档案技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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