[发明专利]基于文档的智能办公文件推送技术

说明书

本发明公开一种基于文档的智能办公文件推送技术，所述技术包含文档特征提取、文档重要性排序以及文档推送的功能：特征提取模块主要负责提取原始文档中能够有效代表文档含义的特征向量；文档重要性采用卷积神经网络，通过历史数据的训练为文档进行重要性打分，并针对多文档进行重要性排序；文档推送依据系统设定阈值，将排名靠前的文档推送或者高亮提醒用户，保证重要文档的优先处理。本发明基于Python语言开发，采用RESTful API的方式，通过与第三方办公系统对接，能够有效的提升办公人员的办公效率。

技术领域

本发明涉及基于用户画像的智能办公文件推送技术，研究面向智能办公自动化系统的文档推荐和排序功能。

背景技术

办公自动化(OA,Office Automation)是一个企业除了生产控制之外的一切信息处理与管理的集合。不同的使用对象具有不同的功能：对企业高层领导来说，OA是决策支持系统(DSS,Decision Support System)，它运用科学的数学模型，结合企业内部/外部的信息，为企业领导的决策提供参考和依据；对于企业中层管理者来说，OA是信息管理系统(IMS,Information Management System)，它利用业务各环节提供的基础“数据”，提炼出有用的管理“信息”，把握业务进程，降低经营风险，提高经营效率；对于企业普通员工来说，OA是事务/业务处理系统。OA为办公室人员提供良好的办公手段和环境，使之准确、高效，愉快地工作。

办公自动化的根本目的在于，能够更加准确的切入办公人员的需求要点，进而起到大幅度提高办公人员处理事务效率的作用。作为办公事务的核心内容，文件的有效运转和推送，对于系统服务机构工作的正常流转起到了至关重要的作用。然而，随着电子化办公和信息爆炸，OA出现了文档流转效率和文档处理能力之间的矛盾，即文档在部门与部门之间通过电子化方式加速了流转，但是也造成了由于文档处理速度不足或者文档处理策略不完善导致的多源头文档带来的文件堆积的问题，文档处理者和整个文档流转集合的处理能力处于瓶颈阶段。

基于上述问题，如何提高文档处理者的处理能力，规划更加高效的文档处理策略，成为突破文档处理速度瓶颈的关键性问题。目前，针对这一问题，并没有一个成熟的、实际有效的解决方法。但是，通过应用场景的迁移，新闻推荐、邮件过滤等服务类应用场景相对比较成熟，推荐算法和排序技术在这些应用场景中也得到了更加广泛的应用。在此基础上，结合OA中公文处理速度瓶颈的问题，引入推荐算法和排序技术，实现基于文档的智能办公文件推送，以公文处理中的相关指标作为依据，为公文处理者的公文处理策略起到指导性作用。

发明内容

基于文档特征的智能办公推送技术，采用卷积神经网络(CNN,ConvolutionalNeural Network)，具备文档特征提取、文档重要性排序以及文档推送的功能，主要通过历史文档的特征提取和学习，为文档所属内容、时效性、文档源头等指标进行评价，采用加权的方法对文档整体的重要性进行打分，按照评分的高低进行排序并展示给文档办公人员。

基于文档的智能办公推送技术的特点在于：用于python语言作为开发语言，采用RESTFUL API的方式作为第三方开发接口，部署在办公自动化应用平台上。技术框架主要包括文档特征提取模块、文档重要性训练模块、文档重要性排序模块三个方面。其中，文档特征提取模块主要用于根据文档内容、文档标题和文档来源为文档标注合适的标签向量；文档重要性训练模块主要功能为对已经标注标签向量的文档输入到深度神经网络中，采用监督学习的方法对文档的重要性进行学习，生成网络模型；文档重要性排序模块主要针对将测试和实际应用中，将文档集合分别输入神经网络中，得到每一篇文档的重要性程度，并且按照重要性由高到低对文档进行排序。

本发明的优点在于：

1.所述基于文档的智能办公文件推送采用B/S架构，相比起C/S架构，具有系统轻便，实时性强，移植性强，多任务并行的特点，尤其适合分布式全寿命自主保障验证系统。