[发明专利]一种公文自动分办方法以及计算机设备在审
| 申请号： | 201811017990.4 | 申请日： | 2018-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN109241245A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 周峰;佟纯;杨迪;庄莉;林振天;袁宝峰 | 申请（专利权）人： | 国家电网公司;福建亿榕信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国网信通亿力科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/36;G06Q10/10 |
| 代理公司： | 福州市鼓楼区京华专利事务所(普通合伙) 35212 | 代理人： | 王美花 |
| 地址： | 100017 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 公文 匹配结果 计算机设备 模型文件 语义关联 规则库 匹配 工作岗位 工作经验 公文办理 匹配成功 效率降低 固化 查询 岗位 成功 | ||
1.一种公文自动分办方法，其特征在于：包括：
步骤1、根据历史公文，建立分办规则库；
步骤2、根据历史公文，建立语义关联模型文件；
步骤3、在公文分办时，将当前公文根据规则库进行匹配，若匹配成功，则根据匹配结果进行分办；若匹配不成功，则提取当前公文的关键字，通过查询语义关联模型文件得到匹配结果，之后根据匹配结果进行分办。
2.根据权利要求1所述的一种自动分办方法，其特征在于：所述步骤1进一步具体为：根据历史公文，建立公文的标题、来文单位、文号以及意见内容与领导以及部门的关联关系，完成建立分办规则库。
3.根据权利要求1所述的一种自动分办方法，其特征在于：所述步骤2进一步具体为：根据历史公文，通过HANLP自然语言技术处理得到关键字，之后采用语义分析引擎WORD2VEC将关键字进行处理，得到语义关联模型文件。
4.根据权利要求3所述的一种自动分办方法，其特征在于：所述步骤2进一步具体为：从所述历史公文中提取语料，根据提取的语料通过HANLP自然语言技术对历史公文进行处理得到关键字，之后采用语义分析引擎WORD2VEC将关键字进行处理，得到语义关联模型文件。
5.根据权利要求1所述的一种自动分办方法，其特征在于：所述步骤3中所述提取当前公文的关键字进一步具体为：根据HANLP自然语言处理技术提取当前公文的关键字。
6.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：
步骤1、根据历史公文，建立分办规则库；
步骤2、根据历史公文，建立语义关联模型文件；
步骤3、在公文分办时，将当前公文根据规则库进行匹配，若匹配成功，则根据匹配结果进行分办；若匹配不成功，则提取当前公文的关键字，通过查询语义关联模型文件得到匹配结果，之后根据匹配结果进行分办。
7.根据权利要求6所述的一种计算机设备，其特征在于：所述步骤1进一步具体为：根据历史公文，建立公文的标题、来文单位、文号以及意见内容与领导以及部门的关联关系，完成建立分办规则库。
8.根据权利要求6所述的一种计算机设备，其特征在于：所述步骤2进一步具体为：根据历史公文，通过HANLP自然语言技术处理得到关键字，之后采用语义分析引擎WORD2VEC将关键字进行处理，得到语义关联模型文件。
9.根据权利要求8所述的一种计算机设备，其特征在于：所述步骤2进一步具体为：从所述历史公文中提取语料，根据提取的语料通过HANLP自然语言技术对历史公文进行处理得到关键字，之后采用语义分析引擎WORD2VEC将关键字进行处理，得到语义关联模型文件。
10.根据权利要求6所述的一种计算机设备，其特征在于：所述步骤3中所述提取当前公文的关键字进一步具体为：根据HANLP自然语言处理技术提取当前公文的关键字。
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