[发明专利]一种公文智能分发办理方法、装置及计算机设备

权利要求书

1.一种公文智能分发办理方法，其特征在于，包括以下步骤：

对已发公文和待发公文进行文本数据预处理，分别获得已发公文和待发公文的文本词向量；

建立多层神经网络模型；

通过已发公文的文本词向量对多层神经网络模型进行训练，并获得已发公文的多标签二分类向量；

将已发公文的多标签二分类向量与公文接收人员信息进行对应建立索引，获得人员索引标签；

将待发公文的文本词向量输入训练好的多层神经网络模型进行学习，在输出中选取概率最大的标签作为待发公文标签；

通过待发公文标签从人员索引标签中获取公文接收人员信息；

将待发公文自动分发至公文接收人员。

2.根据权利要求1所述的公文智能分发办理方法，其特征在于，

所述文本数据预处理包括以下步骤：

对公文的文本标题和内容，分别进行结巴分词，获取公文标题词语集合和内容词语集合；

将标题词语集合和内容词语集合输入word2vec模型进行训练，获得公文标题的词向量和内容的词向量；

对公文标题的词向量和内容的词向量赋予权重并进行合并，获取公文的文本词向量。

3.根据权利要求1所述的公文智能分发办理方法，其特征在于，

通过已发公文的文本词向量对多层神经网络模型进行训练，并获得已发公文的多标签二分类向量，具体如下：

通过多层神经网络模型对已发公文的文本词向量进行特征提取学习，获得已发公文的特征向量；

采用sigmoid做多层神经网络模型输出层的激活函数，对已发公文的特征向量进行二分类处理，获得已发公文的标签的集合向量矩阵；

采用binary crossentropy损失函数，对已发公文的标签的集合向量矩阵进行修正，获得已发公文的多标签二分类向量。

4.根据权利要求1所述的公文智能分发办理方法，其特征在于，

将已发公文的多标签二分类向量与公文接收人员信息进行对应建立索引，获得人员索引标签，具体如下：

收集已分发公文所对应的第一标签和接收人员信息；

合并已分发公文的多标签二分类向量和接收人员信息，获得规则库；

对规则库中的分发公文的标签与所对应的接收人员建立标签索引，获得人员索引标签。

5.根据权利要求1所述的公文智能分发办理方法，其特征在于，所述待发公文自动分发采用邮件形式发送。

6.根据权利要求2所述的公文智能分发办理方法，其特征在于，所述结巴分词，使用停用词词典以及自定义词典。

7.根据权利要求1-6任一所述的公文智能分发办理方法，其特征在于，所述多层神经网络模型包括输入层、隐藏层、输出层。

8.一种公文智能分发办理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于对已发公文和待发公文进行文本数据预处理，分别获得已发公文和待发公文的文本词向量；

建立模块，用于建立多层神经网络模型；

第一计算模块，用于通过已发公文的文本词向量对多层神经网络模型进行训练，并获得已发公文的多标签二分类向量；

索引模块，用于将已发公文的多标签二分类向量与公文接收人员信息进行对应建立索引，获得人员索引标签；

第二计算模块，用于将待发公文的文本词向量输入训练好的多层神经网络模型进行学习，在输出中选取概率最大的标签作为待发公文标签；

提取模块，用于通过待发公文标签从人员索引标签中获取公文接收人员信息；

发送模块，用于将待发公文自动分发至公文接收人员。