[发明专利]文书智能排版方法及系统在审
| 申请号: | 202110865256.9 | 申请日: | 2021-07-29 |
| 公开(公告)号: | CN113569530A | 公开(公告)日: | 2021-10-29 |
| 发明(设计)人: | 陈浩 | 申请(专利权)人: | 北京法意科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F40/109 | 分类号: | G06F40/109;G06F40/186 |
| 代理公司: | 北京方韬法业专利代理事务所(普通合伙) 11303 | 代理人: | 党小林 |
| 地址: | 100000 北京市西*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 文书 智能 排版 方法 系统 | ||
1.一种文书智能排版方法,其特征在于,包括:
根据每类文书的书写规范、文本结构和内容特征,从后续排版要求出发,设计一套针对每一类文书的xml信息模型;
根据每类文书的排版规范,结合这类文书的xml信息模型,定义一套排版样式模型;
根据不同类文书的书写规范、文本结构和内容特征,设计一套识别文书类型的分类算法,实现对每一篇文书实例的自动分类;
根据不同类文书的书写规范、文本结构和内容特征,结合这类文书的xml信息模型,采用基于规则和深度学习混合的方法,对文书全文进行分段切片和局部要素提取,按照文书的xml信息模型形成一个实例xml;
根据当前文书的排版规范,调用对应的排版计算模型和排版样式模型,对当前文书实例xml进行自动排版,输出一个word或wps文档。
2.根据权利要求1所述的文书智能排版方法,其特征在于,根据每类文书的书写规范、文本结构和内容特征,从后续排版要求出发,设计一套针对每一类文书的xml信息模型,包括:
总结每类文书文本书写规范和文本结构,将文本各段落按照逻辑关系划分出多层级的文本片;
基于每类文书文本的切片业务特征、排版规范和语义特征,每一层级的分片,都包括分片属性和分片内容,同一层级分片之间定义上下文顺序,每一层级的分片,基于后续排版规范的需求,设计需要包含的信息要素;
设计文书切片信息模型用以存储文书文本各层级切片及其要素。
3.根据权利要求1所述的文书智能排版方法,其特征在于,根据每类文书的排版规范,结合这类文书的xml信息模型,定义一套排版样式模型,包括:
总结文书中要素的信息,设计一套针对各个部分样式存储的xml信息模型。
4.根据权利要求3所述的文书智能排版方法,其特征在于,xml信息模型包括:字体设置,及段落设置,字体设置中进行存储样式,字体、字号、样式、字号、颜色、字符间距、字符间隔,段落设置中进行存储样式,对其方式、左右缩进、行距、首行缩进类型。
5.根据权利要求1所述的文书智能排版方法,其特征在于,根据不同类文书的书写规范、文本结构和内容特征,设计一套识别文书类型的分类算法,实现对每一篇文书实例的自动分类,包括:
基于文书分析结构化数据及文本结构,内容特征等,对文书进行自动分类,通过单个或多个结构化信息字段,组合识别判断文书类型;
设计文书样式模板,根据不同类型进行分类;
根据分类设定不同的样式文件,从而实现不同文书匹配不同的排版样式。
6.根据权利要求1所述的文书智能排版方法,其特征在于,根据不同类文书的书写规范、文本结构和内容特征,结合这类文书的xml信息模型,采用基于规则和深度学习混合的方法,对文书全文进行分段切片和局部要素提取,按照文书的xml信息模型形成一个实例xml,包括:
根据文书格式类型,识别文书内容,通过读取内容后,进行下一步分析计算;
结合文书内容处理后,采用基于规则和深度学习的混合方法和分析结构化技术,将非结构化文书提取识别为结构化信息文书结构体,从而达到文书的段落要素的识别和局部特殊字段的提取,从而输出结构化的文书模型。
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