[发明专利]基于深度学习的文件分类方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种基于深度学习的文件分类方法，其特征在于，包括：

通过预设的遍历程序对同一层级的文件进行遍历以获取文件名数据；

拆分所述文件名数据中的文件前缀名称、文件后缀名称和分隔符，并通过分词算法对所述文件前缀名称进行分词处理以获取每个文件的关键词；在所述通过分词算法对所述文件前缀名称进行分词处理以获取每个文件的关键词之前，包括：

通过分词样本数据创建分词库；

利用所述分词样本数据训练卷积神经网络模型以形成词汇识别模型；

连接所述词汇识别模型与所述分词库以创建分词算法；

所述通过分词算法对所述文件前缀名称进行分词处理以获取每个文件的关键词，包括：

获取文件名数据；

对所述文件名数据进行解析处理以获取文件字符；

将所述文件字符拆分为文件前缀名称和文件后缀名称；

通过所述分词算法使所述词汇识别模型对所述文件前缀名称进行拆分处理以形成拆分词，并将所述拆分词与所述分词库进行词汇对照，以判断所述拆分词是否包含在所述分词库中，若包含在所述分词库中，则将所述拆分词作为关键词，若不包含在所述分词库中，则通过所述词汇识别模型对所述文件字符进行再拆分处理以形成二阶拆分词，并将所述二阶拆分词作为所述关键词；

基于预设的价值分析模型，通过所述关键词对所述文件进行价值分析以获取各个文件的价值排名列表；所述基于预设的价值分析模型，通过所述关键词对所述文件进行价值分析以获取各个文件的价值排名列表，包括：

基于特定词汇构建价值分析模型； 所述特定词汇为按照价值分类汇总的关于工作、项目、学习的相关词汇；

通过所述价值分析模型对所述关键词进行遍历分析，根据所述关键词中包含的特定词汇的个数与所述价值分类确定所述关键词的价值等级；

基于所述价值等级进行价值排序以形成价值排名列表；

按照所述价值排名列表对所述文件进行维度划分以形成文件标签，并基于所述文件标签对所述文件进行分类管理。

2.如权利要求1所述的基于深度学习的文件分类方法，其特征在于，所述通过预设的遍历程序对同一层级的文件进行遍历以获取文件名数据，包括：

通过预设的检测程序对系统中包含的文件进行过滤以去除粉碎文件，并将剩余的文件进行分级处理以形成不同层级的文件；

通过所述遍历程序遍历处于同一层级的文件以获取文件名，并在所述文件名的分隔符处标注标记符以形成文件字符；

在所述文件字符中标注关于所述文件的规格信息以形成文件名数据。

3.如权利要求2所述的基于深度学习的文件分类方法，其特征在于，所述基于所述价值等级进行价值排序以形成价值排名列表，包括：

通过预设的内侵程序按照所述价值排名列表的顺序依次查阅所对应的文件的文字内容；

对所述文字内容进行阅读分析以在所述文字内容中提取有效词汇；

根据所述有效词汇的数量形成价值辅数；

将所述价值辅数加至所述价值等级上形成价值总和；

按照所述价值总和进行降序排列形成价值排名列表。

4.如权利要求1所述的基于深度学习的文件分类方法，其特征在于，所述按照所述价值排名列表对所述文件进行维度划分以形成文件标签，并基于所述文件标签对所述文件进行分类管理，包括：

设置价值阈值，按照所述价值阈值将所述价值排名列表划分为高价值列表、中价值列表和低价值列表；

在所述高价值列表上标注有效标签，在所述中价值列表上标注中等标签，在所述低价值列表上标注拟无效标签；

按照所述关键词对标注有所述有效标签的文件进行领域划分以形成子集分类文档，完成对有效文件的分类管理，对标注有所述中等标签的文件放置在同一文件夹中，以完成对中等文件的管理，对标注所述拟无效标签的文件进行作废清除处理以完成拟无效文件的清理。