CN110674628B - 文件模板生成方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种文件模板生成方法及系统。该文件模板生成方法包括:提供文件模板生成模型;获取目标文件,解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式;输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中,获得目标内容和目标格式;根据目标内容和目标格式生成文件模板。本发明可以最大程度地保留文件模板的样式且能适应于多种场景。
Description
技术领域
本发明涉及文件模板生成技术领域,具体地,涉及一种文件模板生成方法及系统。
背景技术
计算机文件作为信息数据的基础载体,普遍运用在现代社会的各行各业中。现行的计算机文件一般借助第三方软件或者工具由专业人工编写而成。如借助微软公司的office产品,专业技术人员可以生成用作技术交流的ppt演示文件,财务会计人员可制作财务数据统计的excel报表文件等。
在一些特定场景中,还采用以计算机程序生成文件的方式实现对内容重复性,样式相识性较高的文件自动处理,以便节省或者替代人力。但目前的普遍做法是通过编写特定计算机程序代码,或再需结合人工预设文件模板来实现。这种定制式,专用式的处理方法在场景、服务对象、文件内容、文件格式等发生变化或者有所新增时,需要通过修改计算机代码或者重设模板来适应新的需求,难以自适应的生成新文件。
随着近年来人工智能技术的发展,涌现出一些通过机器学习实现文件处理的技术。如基于排序算法的抽取式文本摘要,基于深度学习的生成式文本摘要等。这些技术的应用一定程度上提高了文件处理的自适应性和智能性。但相关技术目前更专注于对内容的识别,往往丢失对文件格式的处理。而一般专业领域的文件均有成熟、特定的格式设置。且特定的颜色,特定的字号,特定的样式,特定的段落等往往代表着主题、中心思想、强调等特殊含义。对这类丢失样式的文件,仍然需后续人工介入修订。
发明内容
本发明实施例的主要目的在于提供一种文件模板生成方法及系统,以最大程度地保留文件模板的样式,无需人工介入,且能适应于多种场景。
为了实现上述目的,本发明实施例提供一种文件模板生成方法,包括:
提供文件模板生成模型;
获取目标文件,解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式;
输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中,获得目标内容和目标格式;
根据目标内容和目标格式生成文件模板。
本发明实施例还提供一种文件模板生成系统,包括:
提供单元,用于提供文件模板生成模型;
第一获取单元,用于获取目标文件,解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式;
目标单元,用于输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中,获得目标内容和目标格式;
文件模板单元,用于根据目标内容和目标格式生成文件模板。
本发明实施例还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现所述的文件模板生成方法的步骤。
本发明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,计算机程序被处理器执行时实现所述的文件模板生成方法的步骤。
本发明实施例的文件模板生成方法及系统先提供文件模板生成模型,再获取并解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式,然后输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中以获得目标内容和目标格式,最后根据目标内容和目标格式生成文件模板,可以最大程度地保留文件模板的样式且能适应于多种场景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明第一实施例中文件模板生成方法的流程图;
图2是本发明第二实施例中文件模板生成方法的流程图;
图3是本发明实施例中S205的流程图;
图4是本发明实施例中文件模板生成系统的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本领域技术人员知道,本发明的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此,本公开可以具体实现为以下形式,即:完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等),或者硬件和软件结合的形式。
鉴于现有技术容易丢失文件模板的样式,后续需人工介入修订,本发明实施例提供一文件模板生成方法,以最大程度地保留文件模板的样式且能适应于多种场景。以下结合附图对本发明进行详细说明。
图1是本发明第一实施例中文件模板生成方法的流程图。如图1所示,文件模板生成方法包括:
S101:提供文件模板生成模型。
S102:获取目标文件,解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式。
S103:输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中,获得目标内容和目标格式。
S104:根据目标内容和目标格式生成文件模板。
图1所示的文件模板生成方法的执行主体可以为计算机。由图1所示的流程可知,本发明实施例的文件模板生成方法先提供文件模板生成模型,再获取并解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式,然后输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中以获得目标内容和目标格式,最后根据目标内容和目标格式生成文件模板,可以最大程度地保留文件模板的样式且能适应于多种场景。
图2是本发明第二实施例中文件模板生成方法的流程图。如图2所示,在执行S101之前,还可以包括:
S201:获取多个训练文件。
其中,训练文件可以为word文件、pdf文件、excel文件或txt文件。
S202:解析多个训练文件,获得多个训练文件内容和多个训练文件格式。
其中,训练文件格式可以为字体、字号、字形(如加粗和倾斜)、效果(如上标和删除线)和字体颜色等。
S203:解析多个训练文件内容,获得多个训练文件词条,并统计每个训练文件词条的出现次数。
S204:统计每个训练文件格式的出现次数。
S205:根据多个训练文件词条、每个训练文件词条的出现次数、多个训练文件格式和每个训练文件格式的出现次数训练预设的机器学习模型,得到文件模板生成模型。
在执行S205之前,还可以包括:获取模型分析深度、模型分析层次和训练迭代次数;根据模型分析深度、模型分析层次和训练迭代次数建立机器学习模型。
图3是本发明实施例中S205的流程图。如图3所示,S205包括:
S301:将每个训练文件词条的出现次数按从大到小的顺序进行排序,获取排序在第一预设值之前的训练文件词条和排序在第一预设值之前的训练文件词条的出现次数。
在执行S103之前,还可以先清洗不符合规定的文件词条(如&、^和%等),再将每个训练文件词条的出现次数按从大到小的顺序进行排序。
S302:将每个训练文件格式的出现次数按从大到小的顺序进行排序,获取排序在第二预设值之前的训练文件格式和排序在第二预设值之前的训练文件格式的出现次数。
S303:根据排序在第一预设值之前的训练文件词条、每个排序在第一预设值之前的训练文件词条的出现次数、排序在第二预设值之前的训练文件格式和排序在第二预设值之前的训练文件格式的出现次数训练预设的机器学习模型,得到文件模板生成模型。
本发明实施例的具体流程如下:
1、获取并解析多个训练文件,获得多个训练文件内容和多个训练文件格式。
2、解析多个训练文件内容,获得多个训练文件词条,并统计每个训练文件词条的出现次数,统计每个训练文件格式的出现次数。
3、获取模型分析深度、模型分析层次和训练迭代次数;根据模型分析深度、模型分析层次和训练迭代次数建立机器学习模型。
4、清洗不符合规定的文件词条,将清洗后的每个训练文件词条的出现次数按从大到小的顺序进行排序,获取排序在第一预设值之前的训练文件词条和排序在第一预设值之前的训练文件词条的出现次数。
5、将每个训练文件格式的出现次数按从大到小的顺序进行排序,获取排序在第二预设值之前的训练文件格式和排序在第二预设值之前的训练文件格式的出现次数。
6、根据排序在第一预设值之前的训练文件词条、每个排序在第一预设值之前的训练文件词条的出现次数、排序在第二预设值之前的训练文件格式和排序在第二预设值之前的训练文件格式的出现次数训练预设的机器学习模型,得到文件模板生成模型。
7、获取并解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式。
8、输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中,获得目标内容和目标格式。
9、根据目标内容和目标格式生成文件模板。
综上,本发明实施例的文件模板生成方法先提供文件模板生成模型,再获取并解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式,然后输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中以获得目标内容和目标格式,最后根据目标内容和目标格式生成文件模板,可以最大程度地保留文件模板的样式且能适应于多种场景。
基于同一发明构思,本发明实施例还提供了一种文件模板生成系统,由于该系统解决问题的原理与文件模板生成方法相似,因此该系统的实施可以参见方法的实施,重复之处不再赘述。
图4是本发明实施例中文件模板生成系统的结构框图。如图4所示,文件模板生成系统包括:
提供单元,用于提供文件模板生成模型;
第一获取单元,用于获取目标文件,解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式;
目标单元,用于输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中,获得目标内容和目标格式;
文件模板单元,用于根据目标内容和目标格式生成文件模板。
在其中一种实施例中,还包括:
第二获取单元,用于获取多个训练文件;
第一解析单元,用于解析多个训练文件,获得多个训练文件内容和多个训练文件格式;
第二解析单元,用于解析多个训练文件内容,获得多个训练文件词条,并统计每个训练文件词条的出现次数;
统计单元,用于统计每个训练文件格式的出现次数;
文件模板生成模型单元,用于根据多个训练文件词条、每个训练文件词条的出现次数、多个训练文件格式和每个训练文件格式的出现次数训练预设的机器学习模型,得到文件模板生成模型。
在其中一种实施例中,还包括:
第三获取单元,获取模型分析深度、模型分析层次和训练迭代次数;
机器学习模型单元,用于根据模型分析深度、模型分析层次和训练迭代次数建立机器学习模型。
在其中一种实施例中,文件模板生成模型单元具体用于:
将每个训练文件词条的出现次数按从大到小的顺序进行排序,获取排序在第一预设值之前的训练文件词条和排序在第一预设值之前的训练文件词条的出现次数;
将每个训练文件格式的出现次数按从大到小的顺序进行排序,获取排序在第二预设值之前的训练文件格式和排序在第二预设值之前的训练文件格式的出现次数;
根据排序在第一预设值之前的训练文件词条、每个排序在第一预设值之前的训练文件词条的出现次数、排序在第二预设值之前的训练文件格式和排序在第二预设值之前的训练文件格式的出现次数训练预设的机器学习模型,得到文件模板生成模型。
综上,本发明实施例的文件模板生成系统先提供文件模板生成模型,再获取并解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式,然后输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中以获得目标内容和目标格式,最后根据目标内容和目标格式生成文件模板,可以最大程度地保留文件模板的样式且能适应于多种场景。
本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时可以实现文件模板生成方法的全部或部分内容,例如,处理器执行计算机程序时可以实现如下内容:
提供文件模板生成模型;
获取目标文件,解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式;
输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中,获得目标内容和目标格式;
根据目标内容和目标格式生成文件模板。
综上,本发明实施例的计算机设备先提供文件模板生成模型,再获取并解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式,然后输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中以获得目标内容和目标格式,最后根据目标内容和目标格式生成文件模板,可以最大程度地保留文件模板的样式且能适应于多种场景。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时可以实现文件模板生成方法的全部或部分内容,例如,处理器执行计算机程序时可以实现如下内容:
提供文件模板生成模型;
获取目标文件,解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式;
输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中,获得目标内容和目标格式;
根据目标内容和目标格式生成文件模板。
综上,本发明实施例的计算机可读存储介质先提供文件模板生成模型,再获取并解析目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式,然后输入目标文件内容和目标文件格式至文件模板生成模型中以获得目标内容和目标格式,最后根据目标内容和目标格式生成文件模板,可以最大程度地保留文件模板的样式且能适应于多种场景。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (8)
1.一种文件模板生成方法,其特征在于,包括:
提供文件模板生成模型;
获取目标文件,解析所述目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式;
输入所述目标文件内容和所述目标文件格式至所述文件模板生成模型中,获得目标内容和目标格式;
根据所述目标内容和目标格式生成文件模板;
预先通过以下方式获得所述文件模板生成模型:
获取多个训练文件;
解析所述多个训练文件,获得多个训练文件内容和多个训练文件格式;
解析所述多个训练文件内容,获得多个训练文件词条,并统计每个训练文件词条的出现次数;
统计每个训练文件格式的出现次数;
根据所述多个训练文件词条、每个训练文件词条的出现次数、所述多个训练文件格式和每个训练文件格式的出现次数训练预设的机器学习模型,得到所述文件模板生成模型。
2.根据权利要求1所述的文件模板生成方法,其特征在于,还包括:
获取模型分析深度、模型分析层次和训练迭代次数;
根据所述模型分析深度、所述模型分析层次和所述训练迭代次数建立所述机器学习模型。
3.根据权利要求1所述的文件模板生成方法,其特征在于,得到所述文件模板生成模型包括:
将每个训练文件词条的出现次数按从大到小的顺序进行排序,获取排序在第一预设值之前的训练文件词条和所述排序在第一预设值之前的训练文件词条的出现次数;
将每个训练文件格式的出现次数按从大到小的顺序进行排序,获取排序在第二预设值之前的训练文件格式和所述排序在第二预设值之前的训练文件格式的出现次数;
根据所述排序在第一预设值之前的训练文件词条、每个排序在第一预设值之前的训练文件词条的出现次数、所述排序在第二预设值之前的训练文件格式和所述排序在第二预设值之前的训练文件格式的出现次数训练预设的机器学习模型,得到所述文件模板生成模型。
4.一种文件模板生成系统,其特征在于,包括:
提供单元,用于提供文件模板生成模型;
第一获取单元,用于获取目标文件,解析所述目标文件,获得目标文件内容和目标文件格式;
目标单元,用于输入所述目标文件内容和所述目标文件格式至所述文件模板生成模型中,获得目标内容和目标格式;
文件模板单元,用于根据所述目标内容和目标格式生成文件模板;
所述文件模板生成系统还包括:
第二获取单元,用于获取多个训练文件;
第一解析单元,用于解析所述多个训练文件,获得多个训练文件内容和多个训练文件格式;
第二解析单元,用于解析所述多个训练文件内容,获得多个训练文件词条,并统计每个训练文件词条的出现次数;
统计单元,用于统计每个训练文件格式的出现次数;
文件模板生成模型单元,用于根据所述多个训练文件词条、每个训练文件词条的出现次数、所述多个训练文件格式和每个训练文件格式的出现次数训练预设的机器学习模型,得到所述文件模板生成模型。
5.根据权利要求4所述的文件模板生成系统,其特征在于,还包括:
第三获取单元,获取模型分析深度、模型分析层次和训练迭代次数;
机器学习模型单元,用于根据所述模型分析深度、所述模型分析层次和所述训练迭代次数建立所述机器学习模型。
6.根据权利要求4所述的文件模板生成系统,其特征在于,所述文件模板生成模型单元具体用于:
将每个训练文件词条的出现次数按从大到小的顺序进行排序,获取排序在第一预设值之前的训练文件词条和所述排序在第一预设值之前的训练文件词条的出现次数;
将每个训练文件格式的出现次数按从大到小的顺序进行排序,获取排序在第二预设值之前的训练文件格式和所述排序在第二预设值之前的训练文件格式的出现次数;
根据所述排序在第一预设值之前的训练文件词条、每个排序在第一预设值之前的训练文件词条的出现次数、所述排序在第二预设值之前的训练文件格式和所述排序在第二预设值之前的训练文件格式的出现次数训练预设的机器学习模型,得到所述文件模板生成模型。
7.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3任一项所述的文件模板生成方法的步骤。
8.一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,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3任一项所述的文件模板生成方法的步骤。
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