CN110245112A - 基于ai的智能化档案管理方法、系统、终端及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于AI的智能化档案管理方法，该方法包括如下步骤：收集待归档的文件；将待归档的文件输入到模型中，所述模型由多组训练数据训练而成，多组所述训练数据中每一组训练数据均包括第一类训练数据，所述第一类训练数据包括完整档案的案卷信息和用于标识完整档案信息的标识信息；从模型中输出处理结果，如符合完整档案，则打包整理保存；如不符合完整档案，则对应标记问题文件，并生成错误日志；将错误日志、以及待归档文件回退。本发明提供一种基于AI的智能化档案管理方法，提升归档速率、并且可以精确、灵活的兼顾特殊文件内容分类归档。
Description
技术领域
本发明涉及档案管理技术领域，尤其涉及一种基于AI的智能化档案管理方法、系统、终端机存储介质。
背景技术
信息安全已经成为当今社会人们关注的焦点之一。计算机信息技术和互联网技术的普及，在为人们的生活带来便利的同时，也给我们的信息带来了极大的安全隐患。信息技术在档案部门的运用，为档案各项工作的开展提供了便利，无论是收集、整理、保管或是推广利用方面，均取得了不俗的业绩。然而，信息技术在档案工作中的防范应用也为档案信息埋下了安全隐患；电子文件从产生到最后归档存储都依赖于特定的软件系统以及硬件设备，不同的信息形式对应多种存储格式，还要有准备的载体存储信息。
软件更新换代加快，存储载体较纸质载体更加容易受损且不易保存。由于档案部门在专门的信息计算发明尚不具备较高的专业性，繁重的归档整理工作全部由人工操作，由于审计文件材料的数量很多而且种类繁杂，所以这种归档方式必然存在以下几个问题：
其一，耗费大量的核实和编排档案时间，使得工作效率降低；
其二，重要文件的各次稿本在审计归档过程中容易缺失或人为归类错误；
其三，大量的审计文件材料只能做逻辑上的归档处理，并没有形成一份完整的、能打印成纸质版的审计档案，因此，也无法形成电子档案和纸质档案的“双套归档原则”；
其四，由人工整理的审计档案，其内部文件属性混乱，缺乏关联性，因此无法对审计档案内容进行快速检索和查阅。
因此，中国专利CN201810224804.8提供一种档案快速归档系统及其归档方法，涉及档案管理领域。本发明包括档案转换单元、归档定制单元、归档识别单元和存储单元；档案转换单元与归档定制单元相连接，用于扫描纸质档案并对档案进行特征提取；归档定制单元，分别与档案转换单元、归档识别单元和存储单元相连接，用于定制归档模板和文件夹模板；归档识别单元，分别与归档定制单元和存储单元相连接，用于根据提取特征对档案进行快速归档；存储单元用于存储归档模板和归档档案。本发明通过制定归档模板和文件夹结构，对扫描后的档案进行特征提取，根据提取的特征按照归档模板进行档案的归档，提高了档案归档的效率，降低了错误率的同时方便了访问者快速查阅检索所需档案。
但是，针对于特殊档案文件内容的多元化，死板的模板很难将众多文件数据中精确的挑选出来。因此，在档案归档管理领域急需一种可有效实现档案快速归档，并且灵活兼顾特殊文件内容分类归档的方法及装置。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于AI的智能化档案管理方法，提升归档速率、并且可以精确、灵活的兼顾特殊文件内容分类归档。
本发明公开的一种基于AI的智能化档案管理方法所采用的技术方案是:
一种基于AI的智能化档案管理方法包括如下步骤：
收集待归档的文件；
将待归档的文件输入到模型中，所述模型由多组训练数据训练而成，多组所述训练数据中每一组训练数据均包括第一类训练数据，所述第一类训练数据包括完整档案的案卷信息和用于标识完整档案信息的标识信息；
从模型中输出处理结果，如符合完整档案，则打包整理保存；
如不符合完整档案，则对应标记问题文件，并生成错误日志；
将错误日志、以及待归档文件回退。
作为优选方案，所述训练数据还包括第二类训练数据，所述第二类训练数据包括不完整档案的案卷信息和用于标识不完整档案信息的标识信息。
作为优选方案，所述第一类训练数据分为多种子类型训练数据，每一种所述子类型训练数据包括完整档案的案卷信息、用于标识完整档案信息的标识信息以及对应完整档案的子类型标识；
对应模型中输出打包整理的完整档案的案卷信息，以及对应完整档案的子类型标识。
作为优选方案，所述收集待归档的文件通过扫描的方式收集。
作为优选方案，所述扫描过程中生成目录信息。
作为优选方案，所述模型对一批待归档的文件进行处理，如不符合完整档案，则标记所有问题文件，生成一份错误日志。
本技术方案还提供一种基于AI的智能化档案管理系统，该系统包括存储模块、收集模块、算法模块、整合模块、备份模块、日志模块和回退模块；
其中训练模块调取存储模块中训练数据的完整档案的案卷信息以及对应完整档案的子类型输入至算法模块运行，用于训练算法模块识别待归档的文件以及待归档文件划分子类型生成算法模板；
所述收集模块扫描收集待归档的文件发送至算法模块，所述算法模块执行上述预先训练好的算法模板，如符合完整档案，则将待归档的文件发送至整合模块，所述整合模块将对待归档的文件打包整理发送至存储模块和备份模块进行保存；如不符合完整档案，则将待归档文件发送至日志模块，所述日志模块对应标记问题文件，并生成错误日志发送至回退模块，所述回退模块将错误日志、以及待归档文件回退。
作为优选方案，还包括建录模块和查找模块；
其中建录模块在收集模块扫描收集待归档文件的同时生成对应档案目录标签；所述查找模块获取档案目录标签在存储模块中查询档案文件。
本技术方案还提供一种终端，其特征在于，所述终端包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如前述的一种基于AI的智能化档案管理方法。
本技术方案还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如前述的一种基于AI的智能化档案管理方法。
本发明公开的一种基于AI的智能化档案管理方法的有益效果是：利用训练数据对模型进行完整档案识别训练，使该模型生成一种可以自主识别文件内容，并可以快速归档的能力。再将实际待归档的文件数据输入模型中，快速识别待归档文件的完整性，从而减轻了归档人员的工作量。归档工作过程中所使用的模版均为模型训练出来最优的一种排列组合，因此，其针对于当下收集的文件有较为精准的识别判断。
附图说明
图1是本发明一种基于AI的智能化档案管理方法的流程示意图。
图2是本发明一种基于AI的智能化档案管理系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例和说明书附图对本发明做进一步阐述和说明:
请参考图1，一种基于AI的智能化档案管理方法包括如下步骤：
步骤S100：收集待归档的文件。
具体的，业务部从各地区收集上来的纸质文件，通过高精密扫描仪器进行扫描处理，生成一种数字化文档。该数字化文档便于机器的识别。
步骤S200:将待归档的文件输入到模型中，模型由多组训练数据训练而成，多组训练数据中每一组训练数据均包括第一类训练数据，第一类训练数据包括完整档案的案卷信息和用于标识完整档案信息的标识信息。
将机器可以识别的数字化文档输入到模型中进行处理，模型则会快速识别该数字化文档的完整性。
具体的，本实施例中训练数据包括第一类训练数据，其具体由已经成为档案的数据所生成的第一类训练数据，包括完整档案的案件信息和用于标识完整档案信息的标识信息。将该类训练数据输入到模型中，其对应的算法不断的识别现有训练数据以归纳出最优的一种排列组合生成算法模型。即，该算法模块所具备多种第一训练数据所具有的共同特征，并且该特征又非工作人员轻易获得。因此，经历过多组第一训练数据的算法模型将会更加精准的识别判断数字化文档。
步骤S300:从模型中输出处理结果，如符合完整档案，则打包整理保存；
当算法模型识别出数字化文档符合完整档案的标准，则对应对其打包压缩，并将其保存至数据库中，以便后续查阅或者应用。
步骤S400:如不符合完整档案，则对应标记问题文件，并生成错误日志；
当算法模型识别出数字化文档不符合完整档案的标准，则标记出其具体的问题处在哪里，如合同文件缺少公章。并将上述信息形成日志记录下来。具体的生成一分PDF文档，内容为**合同文件缺少公章，请补充公章再进行归档处理。
步骤S500:将错误日志、以及待归档文件回退。
将上述PDF文件，以及该批待归档文件回退至业务部。使业务部的工作人员清楚明白其出错所在，并及时纠正。
本实施例中的训练数据还包括第二类训练数据，第二类训练数据包括不完整档案的案卷信息和用于标识不完整档案信息的标识信息。第一类训练数据和第二训练数据恰巧相反。第二类训练数据为残缺不全的一批待归档案卷信息，将其输入算法模型内部，使算法模型从另一个纬度对归档过程中判断档案的完整性得到更加深刻的认识。
第一类训练数据分为多种子类型训练数据，每一种子类型训练数据包括完整档案的案卷信息、用于标识完整档案信息的标识信息以及对应完整档案的子类型标识。子类型具体的是不同类型的档案，如文书档案、科技档案、会计档案等等的多种类型训练数据。使其得到多种类型档案的最优排列组合算法模版。同时，可以在分辨档案完整性的同时将其分别归类，节省后续工作。
为了后续查询的便利性，在步骤S100中扫描过程中的同时还生成目录信息，以便后续查询。
模型对一批待归档的文件进行处理，如不符合完整档案，则标记所有问题文件，生成一份错误日志。
具体的，当归档文件当中存在多处错误信息时，如A文件出现忘记写公司名称，B文件忘记加盖公章。该算法模型将会对所有的文件进行逐一排查，即生成的错误日志分别包括：1.A文件某某出应该填写公司名称；2.B文件缺少公章，需要加盖公章。改变以往逢错必跳出的方式，有效避免了事业部工作人员针对一份档案，前前后后修改多次的现象。
请参考图2，本实施例还提供一种基于AI的智能化档案管理系统，该系统包括存储模块、收集模块、算法模块、整合模块、备份模块、日志模块和回退模块；
其中训练模块调取存储模块中训练数据的完整档案的案卷信息以及对应完整档案的子类型输入至算法模块运行，用于训练算法模块识别待归档的文件以及待归档文件划分子类型生成算法模板；
收集模块扫描收集待归档的文件发送至算法模块，算法模块执行上述预先训练好的算法模板，如符合完整档案，则将待归档的文件发送至整合模块，整合模块将对待归档的文件打包整理发送至存储模块和备份模块进行保存；如不符合完整档案，则将待归档文件发送至日志模块，日志模块对应标记问题文件，并生成错误日志发送至回退模块，回退模块将错误日志、以及待归档文件回退。
上述系统还包括建录模块和查找模块。
其中建录模块在收集模块扫描收集待归档文件的同时生成对应档案目录标签；查找模块获取档案目录标签在存储模块中查询档案文件。
本实施例还提供一种终端，其特征在于，终端包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如前述的一种基于AI的智能化档案管理方法。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如前述的一种基于AI的智能化档案管理方法。
本发明提供一种基于AI的智能化档案管理方法，利用训练数据对模型进行完整档案识别训练，使该模型生成一种可以自主识别文件内容，并可以快速归档的能力。再将实际待归档的文件数据输入模型中，快速识别待归档文件的完整性，从而减轻了归档人员的工作量。归档工作过程中所使用的模版均为模型训练出来最优的一种排列组合，因此，其针对于当下收集的文件有较为精准的识别判断。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。
Claims (10)
1.一种基于AI的智能化档案管理方法，其特征在于，包括如下步骤：
收集待归档的文件；
将待归档的文件输入到模型中，所述模型由多组训练数据训练而成，多组所述训练数据中每一组训练数据均包括第一类训练数据，所述第一类训练数据包括完整档案的案卷信息和用于标识完整档案信息的标识信息；
从模型中输出处理结果，如符合完整档案，则打包整理保存；
如不符合完整档案，则对应标记问题文件，并生成错误日志；
将错误日志、以及待归档文件回退。
2.如权利要求1所述的一种基于AI的智能化档案管理方法，其特征在于，所述训练数据还包括第二类训练数据，所述第二类训练数据包括不完整档案的案卷信息和用于标识不完整档案信息的标识信息。
3.如权利要求1或2任一项所述的一种基于AI的智能化档案管理方法，其特征在于，所述第一类训练数据分为多种子类型训练数据，每一种所述子类型训练数据包括完整档案的案卷信息、用于标识完整档案信息的标识信息以及对应完整档案的子类型标识；
对应模型中输出打包整理的完整档案的案卷信息，以及对应完整档案的子类型标识。
4.如权利要求3所述的一种基于AI的智能化档案管理方法，其特征在于，所述收集待归档的文件通过扫描的方式收集。
5.如权利要求4所述的一种基于AI的智能化档案管理方法，其特征在于，所述扫描过程中生成目录信息。
6.如权利要求3所述的一种基于AI的智能化档案管理方法，其特征在于，所述模型对一批待归档的文件进行处理，如不符合完整档案，则标记所有问题文件，生成一份错误日志。
7.一种基于AI的智能化档案管理系统，其特征在于，包括存储模块、收集模块、算法模块、整合模块、备份模块、日志模块和回退模块；
其中训练模块调取存储模块中训练数据的完整档案的案卷信息以及对应完整档案的子类型输入至算法模块运行，用于训练算法模块识别待归档的文件以及待归档文件划分子类型生成算法模板；
所述收集模块扫描收集待归档的文件发送至算法模块，所述算法模块执行上述预先训练好的算法模板，如符合完整档案，则将待归档的文件发送至整合模块，所述整合模块将对待归档的文件打包整理发送至存储模块和备份模块进行保存；如不符合完整档案，则将待归档文件发送至日志模块，所述日志模块对应标记问题文件，并生成错误日志发送至回退模块，所述回退模块将错误日志、以及待归档文件回退。
8.如权利要求7所述的一种基于AI的智能化档案管理系统，其特征在于，还包括建录模块和查找模块；
其中建录模块在收集模块扫描收集待归档文件的同时生成对应档案目录标签；所述查找模块获取档案目录标签在存储模块中查询档案文件。
9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的一种基于AI的智能化档案管理方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的一种基于AI的智能化档案管理方法。
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