【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息技术文档管理，具体为一种电子文件智能分类归档方法。
技术介绍
1、随着数字化时代的来临，电子文件在各个领域的应用越来越广泛，生成的速度以及数量也呈指数级增长。然而，随着电子文件数量的急剧增加，如何高效、准确地分类归档这些文件成了一个亟待解决的问题。传统的电子文件分类归档方法通常依赖于人工操作，这种方法不仅效率低下，而且容易出错。由于电子文件的属性信息复杂多样，如何有效地提取这些信息并进行分类归档也是一大挑战。
2、现有的电子文件分类归档方法通常只考虑文件的单一属性或特征进行分类，而忽略了文件的多个属性之间的关联性。这可能导致分类结果的不准确性和片面性。同时，现有的方法也缺乏对分类结果的评估和优化机制，无法根据分类效果进行调整和改进。
3、综上所述，现有的电子文件分类归档方法仍存在一些问题，如效率低下、准确性不高、灵活性不足等。因此，急需一种能够自动、智能地对电子文件进行分类归档的方法，以提高工作效率和准确性，并满足不同场景下的分类归档需求。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的是提供一种电子文件智能分类归档方法，能够解决上述
技术介绍
中所提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提出的电子文件智能分类归档方法，通过构建智能分类模型，综合各业务单位的档案分类方案、文件材料归档范围和档案保管期限表，实现所述电子文件的自动分类。
3、优选的，所述智能分类模型采用支持向量机与深度学习算法相融合，通过融合多种算法，系统能够更
4、优选的，所述智能分类模型将未分类的数据进行手动分类学习优化，收集用户的分类反馈，以不断提升自动分类的范围和准确率。
5、优选的，所述手动分类学习的机制包括以下步骤：
6、s1：系统识别未分类的文件并提示用户进行手动分类；
7、s2：用户对这些文件进行分类后，系统将这些信息反馈至智能分类模型；s3：进行再学习和优化。
8、通过手动分类学习优化机制，模型能够逐步适应新的文件类型和分类需求，系统能够根据用户反馈不断进行再训练和优化，提升模型的适应性和分类效果。这种自我学习能力使得系统能够随着时间的推移不断改进。
9、优选的，所述该方法的核心在于融合不同业务单位的分类标准，确保分类结果的统一性和准确性。
10、优选的，所述该方法通过支持向量机与深度学习算法的融合算法，将各单位的分类方案有效整合，形成一个全面的分类体系，svm是一种基于统计学习理论的分类方法，它能够在高维空间中寻找一个最优的决策边界（超平面），以最大化不同类别之间的间隔，深度学习算法如卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn），通过多层非线性变换，能够自动地从原始数据中提取出层次化的特征表示，这些特征表示对于复杂的数据结构和模式识别任务非常有效，但通常需要大量的训练数据和计算资源。
11、优选的，所述电子文件智能分类归档方法包括以下技术方案步骤：
12、s1：需求分析与数据收集，
13、需求分析：与各业务单位进行沟通，了解其档案分类方案、文件材料归档范围和档案保管期限表的具体要求。
14、数据收集：收集各单位的历史电子文件数据，包括文件内容、元数据（如创建时间、作者、文件类型等）以及现有的分类标签。
15、s2：构建智能分类模型，
16、特征提取：对收集到的电子文件进行特征提取，提取出关键特征（如文本内容、关键词、文件格式等），将提取的特征存储为特征向量，以供后续模型训练使用。
17、支持向量机（svm）模型训练：
18、使用已标注的历史数据对svm模型进行训练，优化模型参数，以提高分类准确性。
19、深度学习模型训练：
20、选择合适的深度学习架构（如卷积神经网络cnn或循环神经网络rnn），使用相同的特征向量进行训练。
21、模型融合：
22、将svm模型和深度学习模型的输出进行融合，采用加权平均或投票机制等方法，形成一个综合的分类模型。
23、s3：自动分类，
24、业务数据输入：将待分类的电子文件输入到智能分类模型中。
25、自动分类执行：模型根据提取的特征和融合的分类方案，对文件进行自动分类，并生成分类结果。自动分类机制能够快速处理大量电子文件，减少人工干预的需求，从而提高工作效率。系统能够在短时间内完成文件的分类归档，适应快速增长的电子文件数量。
26、s4：手动分类学习优化，未分类文件识别：系统识别出未分类或分类不准确的文件，并提示用户进行手动分类。
27、用户反馈收集：用户对未分类文件进行手动分类，系统记录用户的分类结果。
28、模型再训练：将用户反馈的分类结果作为新的训练数据，定期对智能分类模型进行再训练和优化，以提升分类准确性和适应性。
29、s5：分类结果输出与优化，
30、分类结果评估：定期对分类结果进行评估，使用准确率、召回率等指标衡量分类效果。
31、优化机制实施：根据评估结果，调整模型参数或分类方案，持续优化分类效果。定期的分类结果评估和优化机制确保了系统的分类效果始终处于高水平，能够及时发现并纠正分类中的问题。
32、优选的，所述该方法通过向量机（svm）和深度学习算法的结合，显著提高了电子文件分类的准确性，融合模型能够更好地处理复杂的文件特征，减少误分类的情况。
33、优选的，所述电子文件内容采用特征提取方法，将所述电子文件内容转化为可用于模型训练的特征向量，不同的电子文件具有不同的格式和属性，通过精确的特征提取，可以将这些不同类型的文件转化为统一的特征向量表示，使得模型能够处理多种类型的文件，增强了系统的灵活性和适应性，模型能够更准确地理解文件内容，从而做出更准确的分类决策。
34、优选的，所述该方法通过融合算法（如加权平均或投票机制）将不同模型的输出进行综合，确保分类结果的一致性和准确性，融合不同模型（如支持向量机svm与深度学习模型）的输出，可以充分利用各模型的优势，相互补充，从而提高分类的准确性。单一模型可能在某些特定类型的文件上表现不佳，但融合模型可以通过整合不同模型的预测结果，降低误分类的可能性，减少因单个模型的不稳定或错误而导致的整体分类性能的波动。
35、本专利技术提供了一种电子文件智能分类归档方法。具备以下有益效果：
36、（1）、该电子文件智能分类归档方法通过向量机和深度学习算法的结合，对电子文件进行特征提取，提取出关键特征，并将这些特征转化为可用于模型训练的特征向量，分别使用svm和深度学习算法对提取的特征向量进行训练，将svm模型和深度学习模型的输出进行融合，然后计算加权和，通过融合不同模型的预测结果，可以减少单一模型可能带来的误分类情况，从而提高分类的准确性，使得整个分类系统更加稳定本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：通过构建智能分类模型，综合各业务单位的档案分类方案、文件材料归档范围和档案保管期限表，实现所述电子文件的自动分类。
2.根据权利要求1所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述智能分类模型采用支持向量机与深度学习算法相融合。
3.根据权利要求2所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述智能分类模型将未分类的数据进行手动分类学习优化，收集用户的分类反馈。
4.根据权利要求3所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述手动分类学习的机制包括以下步骤：S1：系统识别未分类的文件并提示用户进行手动分类；S2：用户对这些文件进行分类后，系统将这些信息反馈至智能分类模型；S3：进行再学习和优化。
5.根据权利要求所述1的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述该方法的核心在于融合不同业务单位的分类标准，确保分类结果的统一性和准确性。
6.根据权利要求2-5任一所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述该方法通过支持向量机与深度学习算法的融合算法
7.根据权利要求1所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述电子文件智能分类归档方法包括以下技术方案步骤：S1：需求分析与数据收集，需求分析：与各业务单位进行沟通，了解其档案分类方案、文件材料归档范围和档案保管期限表的具体要求。数据收集：收集各单位的历史电子文件数据，包括文件内容、元数据（如创建时间、作者、文件类型等）以及现有的分类标签。S2：构建智能分类模型，特征提取：对收集到的电子文件进行特征提取，提取出关键特征（如文本内容、关键词、文件格式等），将提取的特征存储为特征向量，以供后续模型训练使用。支持向量机（SVM）模型训练：使用已标注的历史数据对SVM模型进行训练，优化模型参数，以提高分类准确性。深度学习模型训练：选择合适的深度学习架构（如卷积神经网络CNN或循环神经网络RNN），使用相同的特征向量进行训练。模型融合：将SVM模型和深度学习模型的输出进行融合，采用加权平均或投票机制等方法，形成一个综合的分类模型。S3：自动分类，业务数据输入：将待分类的电子文件输入到智能分类模型中。自动分类执行：模型根据提取的特征和融合的分类方案，对文件进行自动分类，并生成分类结果。S4：手动分类学习优化，未分类文件识别：系统识别出未分类或分类不准确的文件，并提示用户进行手动分类。用户反馈收集：用户对未分类文件进行手动分类，系统记录用户的分类结果。模型再训练：将用户反馈的分类结果作为新的训练数据，定期对智能分类模型进行再训练和优化，以提升分类准确性和适应性。S5：分类结果输出与优化，分类结果评估：定期对分类结果进行评估，使用准确率、召回率等指标衡量分类效果。优化机制实施：根据评估结果，调整模型参数或分类方案，持续优化分类效果。
8.根据权利要求7所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述该方法通过向量机（SVM）和深度学习算法的结合，显著提高了电子文件分类的准确性。
9.根据权利要求1所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述电子文件内容采用特征提取方法，将所述电子文件内容转化为可用于模型训练的特征向量。
10.根据权利要求2所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述该方法通过融合算法（如加权平均或投票机制）将不同模型的输出进行综合，确保分类结果的一致性和准确性。
...【技术特征摘要】
1.一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：通过构建智能分类模型，综合各业务单位的档案分类方案、文件材料归档范围和档案保管期限表，实现所述电子文件的自动分类。
2.根据权利要求1所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述智能分类模型采用支持向量机与深度学习算法相融合。
3.根据权利要求2所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述智能分类模型将未分类的数据进行手动分类学习优化，收集用户的分类反馈。
4.根据权利要求3所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述手动分类学习的机制包括以下步骤：s1：系统识别未分类的文件并提示用户进行手动分类；s2：用户对这些文件进行分类后，系统将这些信息反馈至智能分类模型；s3：进行再学习和优化。
5.根据权利要求所述1的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述该方法的核心在于融合不同业务单位的分类标准，确保分类结果的统一性和准确性。
6.根据权利要求2-5任一所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述该方法通过支持向量机与深度学习算法的融合算法，将各单位的分类方案有效整合，形成一个全面的分类体系。
7.根据权利要求1所述的一种电子文件智能分类归档方法，其特征在于：所述电子文件智能分类归档方法包括以下技术方案步骤：s1：需求分析与数据收集，需求分析：与各业务单位进行沟通，了解其档案分类方案、文件材料归档范围和档案保管期限表的具体要求。数据收集：收集各单位的历史电子文件数据，包括文件内容、元数据（如创建时间、作者、文件类型等）以及现有的分类标签。s2：构建智能分类模型，特征提取：对收集到的电子文件进行特征提取，提取出关键特征（如文本内容、关键词...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯和平，蔡华，
申请(专利权)人：南京珥仁科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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