[发明专利]文档智能分发系统及分发方法

权利要求书

1.一种文档智能分发系统，其特征在于，包括：

设定部，设定文档的特征集合，所述特征集合包括来文单位、来文标题、来文字号、来文附件和分发部门；

特征项提取部，对文档进行分词处理，得到以词为单位的特征项；

特征向量构建部，利用向量空间模型构建各文档的特征向量，组成特征向量矩阵，所述特征向量为词频-逆文档频率，

其中，F为特征向量矩阵，m为特征项总数，n为文档总数，f_mn为特征项W_m相对于文档d_n的特征向量；

分类模型构建部，构建基于特征向量的分类模型，将正确的历史分发文档对模型进行训练，得到分类模型；

预分发处理部，根据分类模型对新来文档进行预判，并分发到相应部门，

其中，分类模型构建部包括：

出现概率获得单元，通过特征向量矩阵根据下式(1)和(2)获得各特征项在各分发部门的出现概率

其中，j为特征项索引，i为文档索引，b为分发部门索引，C_b为第b个分发部门，f＇_jb为特征项W_j相对于分发部门C_b的特征向量，P(W_j|c_b)表示特征项W_j在分发部门C_b的出现概率；

先验概率获得单元，根据下式(3)确定各文档分发到各部门的先验概率，

P(C_b)＝|C_b|/n (3)

其中，P(C_b)表示分发部门C_b的先验概率，|C_b|为分发到分发部门C_b的文档数；

分发概率获得单元，根据下式(4)获得各文档分发到各部门的分发概率，

其中，表示“等价于”，P(C_b|d_i)表示文档d_i分发给部门C_b的概率，W′_j为文档d_i中的第j个特征项，M为文档d_i的特征项总数。

2.根据权利要求1所述的文档智能分发系统，其特征在于，所述分类模型构建部还包括：

判断单元，判断公式(2)的分母是否为0，如果不为0，发送信号给第一分类部门判定单元，如果为0，发送信号给平滑处理单元；

第一分类部门判定单元，根据下式(5)获得各文档的分发部门，

其中，C_分发为文档的d_i分发部门，max_bP(C_b|d_i)为文档的最大分发概率；

平滑处理单元，对公式(2)按照下式(6)进行拉普拉斯平滑处理：

其中，ε＞0；

第二分类部门判定单元，对经过平滑处理的特征项在分发部分的出现概率，根据下式(7)获得各文档的分发到各部门的最大概率，

3.根据权利要求1所述的文档智能分发系统，其特征在于，还包括：

划分部，对正确历史分发文档数据进行划分，一部分作为分类模型的训练集，对模型参数进行训练，一部分作为分类模型性能测试部的测试集；

模型性能测试部，通过测试集对分类模型进行性能评估和判定。