基于麒麟系统的无纸化会议系统技术方案

本申请涉及智能无纸化会议技术领域，其具体地公开了一种基于麒麟系统的无纸化会议系统，其通过安全权限管理模块、会议主席权限模块、无纸化同屏模块、投票表决管理模块、视频同步演示模块、文档手写批注模块、呼叫服务与讨论模块以及文档销毁模块实现多功能的无纸化会议需求，保证各部门单位实时的会商和有效的信息沟通，改善传统会议模式的效率低、操作复杂、形式单一、资源浪费、保密隐患等问题，实现新型会议的全程无纸化概念。同时，使资料保密性得到极大的提高，节约了会议成本，提高了会议效率。议效率。议效率。

【技术实现步骤摘要】
基于麒麟系统的无纸化会议系统


[0001]本申请涉及智能无纸化会议
，且更为具体地，涉及一种基于麒麟系统的无纸化会议系统。

技术介绍

[0002]目前会议文件用纸有如下几个特点：1. 用纸量大：每次开会都产生许多文件资料。
[0003]2. 用纸浪费：一些会议文件，在会后无实际作用，无故增加了用纸量。而且开会过程中分发的各种会议材料，大都单面印刷，人手一份，这些资料的印刷会消耗大量的纸张。
[0004]3. 文件回收问题：文件回收问题得不到很好的解决。
[0005]4. 保密隐患问题：纸质文件存在一定的泄密隐患。
[0006]5、市面上使用的大部分系统安全保密性差，军工单位使用选择有限。
[0007]因此，期待一种优化的无纸化会议系统。

技术实现思路

[0008]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于麒麟系统的无纸化会议系统，其通过安全权限管理模块、会议主席权限模块、无纸化同屏模块、投票表决管理模块、视频同步演示模块、文档手写批注模块、呼叫服务与讨论模块以及文档销毁模块实现多功能的无纸化会议需求，保证各部门单位实时的会商和有效的信息沟通，改善传统会议模式的效率低、操作复杂、形式单一、资源浪费、保密隐患等问题，实现新型会议的全程无纸化概念。同时，使资料保密性得到极大的提高，节约了会议成本，提高了会议效率。
[0009]相应地，根据本申请的一个方面，提供了一种基于麒麟系统的无纸化会议系统，其中，所述无纸化会议系统在麒麟系统上运行；所述无纸化会议系统，包括：安全权限管理模块，用于对已录入和备份的资料设置安全权限以及指定参会人员的座位；会议主席权限模块，用于设置与会者为主席；无纸化同屏模块，用于将内容分发到终端设备的屏幕上实现同屏同步显示；投票表决管理模块，用于管理投票表决过程数据；视频同步演示模块，用于视频同步实时播放；文档手写批注模块，用于允许会议过程中对文档进行批注和修改；呼叫服务与讨论模块，用于会议过程中对后台进行呼叫服务以及管理与会者之间的单独讨论；以及文档销毁模块，用于销毁保密资料。
[0010]在上述基于麒麟系统的无纸化会议系统中，所述文档销毁模块，包括：待销毁资料预处理单元，用于获取所述待销毁保密资料中的文本内容；文本数据结构化单元，用于对所
述待销毁保密资料中的文本内容进行分词处理后通过词嵌入层以得到词嵌入向量的序列；全局特征过滤单元，用于将所述词嵌入向量的序列进行二维排列为全局词嵌入向量输入矩阵后通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到第一尺度语义理解特征向量；上下文语义理解单元，用于将所述词嵌入向量的序列通过基于转换器的上下文编码器以得到第二尺度语义理解特征向量；特征融合单元，用于融合所述第一尺度语义理解特征向量和所述第二尺度语义理解特征向量以得到语义理解特征向量；主题标签生成单元，用于将所述语义理解特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果为待销毁保密资料的主题标签；以及，响应单元，用于响应于所述待销毁保密资料的主题标签属于预定主题标签集合，生成是否确定删除的二次提示。
[0011]在上述基于麒麟系统的无纸化会议系统中，文本数据结构化单元，包括：分词子单元，用于对所述待销毁保密资料中的文本内容进行分词处理以获得多个词；以及词嵌入子单元，用于将所述多个词通过词嵌入层以将所述多个词中各个词转化为词嵌入向量以得到词嵌入向量的序列，其中，所述词嵌入层使用可学习的嵌入矩阵对所述各个词进行嵌入编码。
[0012]在上述基于麒麟系统的无纸化会议系统中，全局特征过滤单元，进一步用于：使用所述卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部特征矩阵的均值池化以得到池化特征图；以及，对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述卷积神经网络模型的最后一层的输出为所述第一尺度语义理解特征向量，所述卷积神经网络模型的第一层的输入为所述全局词嵌入向量输入矩阵。
[0013]在上述基于麒麟系统的无纸化会议系统中，上下文语义理解单元，包括：上下文编码子单元，用于将所述词嵌入向量的序列输入所述基于转换器的上下文编码器以得到所述多个词语义理解特征向量；以及，级联子单元，用于将所述多个词语义理解特征向量进行级联以得到所述第二尺度语义理解特征向量。
[0014]在上述基于麒麟系统的无纸化会议系统中，上下文编码子单元，进一步用于：将所述词嵌入向量的序列排列为输入向量；将所述输入向量通过可学习嵌入矩阵分别转化为查询向量和关键向量；计算所述查询向量和所述关键向量的转置向量之间的乘积以得到自注意关联矩阵；对所述自注意关联矩阵进行标准化处理以得到标准化自注意关联矩阵；将所述标准化自注意关联矩阵输入Softmax激活函数进行激活以得到自注意力特征矩阵；以及，将所述自注意力特征矩阵与以所述词嵌入向量的序列中各个词嵌入向量作为值向量分别进行相乘以得到所述多个词语义理解特征向量。
[0015]在上述基于麒麟系统的无纸化会议系统中，特征融合单元，进一步用于：以如下公式对所述第一尺度语义理解特征向量和所述第二尺度语义理解特征向量进行向量模基的希尔伯特空间约束以得到所述语义理解特征向量；其中，所述公式为：
[0016]其中和分别表示所述第一尺度语义理解特征向量和所述第二尺度语义理解特征向量，表示向量的二范数，表示以卷积算子对向量
进行一维卷积，和是权重超参数，表示所述语义理解特征向量。
[0017]在上述基于麒麟系统的无纸化会议系统中，主题标签生成单元，包括：概率化子单元，用于将所述语义理解特征向量输入所述分类器的Softmax分类函数以得到所述语义理解特征向量归属于各个主题标签的概率值；以及，分类结果生成子单元，用于将最大概率值对应的主题标签确定为所述分类结果。
[0018]根据本申请的另一方面，还提供了一种基于麒麟系统的无纸化会议系统的运行方法，其包括：获取所述待销毁保密资料中的文本内容；对所述待销毁保密资料中的文本内容进行分词处理后通过词嵌入层以得到词嵌入向量的序列；将所述词嵌入向量的序列进行二维排列为全局词嵌入向量输入矩阵后通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到第一尺度语义理解特征向量；将所述词嵌入向量的序列通过基于转换器的上下文编码器以得到第二尺度语义理解特征向量；融合所述第一尺度语义理解特征向量和所述第二尺度语义理解特征向量以得到语义理解特征向量；将所述语义理解特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果为待销毁保密资料的主题标签；以及响应于所述待销毁保密资料的主题标签属于预定主题标签集合，生成是否确定删除的二次提示。
[0019]根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的基于麒麟系统的无纸化会议系统的运行方法。
[0020]根据本申请的又一方面，提供了一种计算机可读介质，其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于麒麟系统的无纸化会议系统，其特征在于，所述无纸化会议系统在麒麟系统上运行；其中，所述无纸化会议系统，包括：安全权限管理模块，用于对已录入和备份的资料设置安全权限以及指定参会人员的座位；会议主席权限模块，用于设置与会者为主席；无纸化同屏模块，用于将内容分发到终端设备的屏幕上实现同屏同步显示；投票表决管理模块，用于管理投票表决过程数据；视频同步演示模块，用于视频同步实时播放；文档手写批注模块，用于允许会议过程中对文档进行批注和修改；呼叫服务与讨论模块，用于会议过程中对后台进行呼叫服务以及管理与会者之间的单独讨论；以及文档销毁模块，用于销毁保密资料。2.根据权利要求1所述的基于麒麟系统的无纸化会议系统，其特征在于，所述文档销毁模块，包括：待销毁资料预处理单元，用于获取所述待销毁保密资料中的文本内容；文本数据结构化单元，用于对所述待销毁保密资料中的文本内容进行分词处理后通过词嵌入层以得到词嵌入向量的序列；全局特征过滤单元，用于将所述词嵌入向量的序列进行二维排列为全局词嵌入向量输入矩阵后通过作为过滤器的卷积神经网络模型以得到第一尺度语义理解特征向量；上下文语义理解单元，用于将所述词嵌入向量的序列通过基于转换器的上下文编码器以得到第二尺度语义理解特征向量；特征融合单元，用于融合所述第一尺度语义理解特征向量和所述第二尺度语义理解特征向量以得到语义理解特征向量；主题标签生成单元，用于将所述语义理解特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果为待销毁保密资料的主题标签；以及响应单元，用于响应于所述待销毁保密资料的主题标签属于预定主题标签集合，生成是否确定删除的二次提示。3.根据权利要求2所述的基于麒麟系统的无纸化会议系统，其特征在于，所述文本数据结构化单元，包括：分词子单元，用于对所述待销毁保密资料中的文本内容进行分词处理以获得多个词；以及词嵌入子单元，用于将所述多个词通过词嵌入层以将所述多个词中各个词转化为词嵌入向量以得到词嵌入向量的序列，其中，所述词嵌入层使用可学习的嵌入矩阵对所述各个词进行嵌入编码。4.根据权利要求3所述的基于麒麟系统的无纸化会议系统，其特征在于，所述全局特征过滤单元，进一步用于：使用所述卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分...

【专利技术属性】
技术研发人员：权哲，
申请(专利权)人：江苏美唯信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：