CN113704498A - 用于文档的智能审核方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于文档的智能审核方法，包括如下步骤：根据文档的类型和要求建立知识图谱，并训练形成对应的语义理解模型；获取待审核的文档，根据知识图谱确定该文档的类型和要求，并审核该文档是否包含要求的框架要素；将该文档输入对应的语义理解模型，以对该文档中每项框架要素的文本内容进行审核，输出审核结果。本发明有效地解决了文档的审核质量难以保证的问题，能够大大减少人力成本，避免因人为原因漏检、错检的情况，提升审核的效率，统一审核标准，保证文档的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特指一种用于文档的智能审核方法及其系统。
背景技术
在各行各业的工作中，会撰写不同类型的文档，大多数对公的文档会有一定的格式和内容的要求，如合同、政府公文、企业邮件、通告、简历、论文等，在递交这些文档前，需要对文档进行检查，确保文本的内容和格式正确，没有遗漏。
目前，通常是专门的工作人员对文档进行检查，然而人为主观性较强，不同人的审核标准不一致，且审核工作繁重，审核过程中容易出现遗漏等问题，从而审核的质量难以保证，如合同内容错误，则会造成经济损失等。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种用于文档的智能审核方法及其系统，解决了文档的审核质量难以保证的问题，能够大大减少人力成本，避免因人为原因漏检、错检的情况，提升审核的效率，统一审核标准，保证文档的准确性。
实现上述目的的技术方案是：
本发明提供了一种用于文档的智能审核方法，包括如下步骤：
根据文档的类型和要求建立知识图谱，并训练形成对应的语义理解模型；
获取待审核的文档，根据知识图谱确定该文档的类型和要求，并审核该文档是否包含要求的框架要素；
将该文档输入对应的语义理解模型，以对该文档中每项框架要素的文本内容进行审核，输出审核结果。
本发明提出了一种用于文档的智能审核方法，通过建立文档的知识图谱，进而根据知识图谱确定待审核的文档的类型和要求，并利用预先训练形成的语义理解模型对文档进行审核，并输出审核结果，从而审核了文档的框架要素和文本内容，解决了文档的审核质量难以保证的问题，能够大大减少人力成本，避免因人为原因漏检、错检的情况，提升审核的效率，统一审核标准，保证文档的准确性。
本发明用于文档的智能审核方法的进一步改进在于，训练形成语义理解模型时，还包括：
获取若干种类的既有文档，对既有文档中每项框架要素的文本内容进行特征提取，以形成对应的特征数据，对该特征数据进行学习，从而形成语义理解模型。
本发明用于文档的智能审核方法的进一步改进在于，获取待审核的文档时，还包括：
利用OCR技术将纸质或图片中的内容转换为文字并存储作为待审核的文档。
本发明用于文档的智能审核方法的进一步改进在于，对框架要素的文本内容进行审核时，还包括：
利用语义理解模型审核该文本内容的语法是否正确，审核该文本内容与框架要素是否匹配，审核该文本内容是否包含了框架要素所需要的关键信息。
本发明用于文档的智能审核方法的进一步改进在于，还包括：
根据知识图谱确定文档的格式要求，利用图像AI分析技术审核文档的格式是否符合可是要求。
本发明用于文档的智能审核方法的进一步改进在于，该格式要求包括字体、字号、颜色和段落间距。
本发明还提供了一种用于文档的智能审核系统，包括：
预处理模块，以根据文档的类型和要求建立知识图谱，并训练形成对应的语义理解模型；
获取模块，以获取待审核的文档；
比对模块，以根据知识图谱确定文档的类型和要求，并审核文档是否包含要求的框架要素；
处理模块，以将围挡输入对应的语义理解模型，从而语义理解模型对文档中每项框架要素的文本内容进行审核；以及
输出模块，以输出对比模块和处理模块得出的审核结果。
本发明用于文档的智能审核系统的进一步改进在于，还包括与获取模块通讯连接的转换模块，以将纸质或图片中的内容转换为文字并存储作为待审核的文档，供获取模块获取。
本发明用于文档的智能审核系统的进一步改进在于，还包括AI分析模块，以根据知识图谱确定文档的格式要求，并审核文档的格式是否符合对应的格式要求，输出模块输出该AI分析模块的审核结果。
本发明用于文档的智能审核系统的进一步改进在于，该文档的格式要求包括字体、字号、颜色和段落间距。
附图说明
图1为本发明用于文档的智能审核方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
参阅图1，本发明提供了一种用于文档的智能审核方法及其系统，通过建立文档的知识图谱，进而根据知识图谱确定待审核的文档的类型和要求，并利用预先训练形成的语义理解模型对文档进行审核，并输出审核结果，从而审核了文档的框架要素和文本内容，解决了文档的审核质量难以保证的问题，能够大大减少人力成本，避免因人为原因漏检、错检的情况，提升审核的效率，统一审核标准，保证文档的准确性。下面结合附图对本发明用于文档的智能审核方法及其系统进行说明。
参阅图1，显示了本发明用于文档的智能审核方法的流程图。下面结合图1，对本发明用于文档的智能审核方法及其系统进行说明。
如图1所示，本发明提供了一种用于文档的智能审核方法，包括如下步骤：
根据文档的类型和要求建立知识图谱，并训练形成对应的语义理解模型；
获取待审核的文档，根据知识图谱确定该文档的类型和要求，并审核该文档是否包含要求的框架要素；
将该文档输入对应的语义理解模型，以对该文档中每项框架要素的文本内容进行审核，输出审核结果。
具体的，训练形成语义理解模型时，还包括：
获取若干种类的既有文档，对既有文档中每项框架要素的文本内容进行特征提取，以形成对应的特征数据，对该特征数据进行学习，从而形成语义理解模型。
作为本发明的一较佳实施方式，对框架要素的文本内容进行审核时，还包括：
利用语义理解模型审核该文本内容的语法是否正确，即对语法的正确性进行审核；
审核该文本内容与框架要素是否匹配，即判断文本内容与框架要素是否对应，如机关公文中主送机关的这一框架要素中填写的文本内容是否为机关名称；
审核该文本内容是否包含了框架要素所需要的关键信息，如机关公文中版头这一框架要素中包含了份号、密级和保密期限、紧急程度、发文机关标志、发文字号和签发人等关键信息，审核该文本内容是否包含了上述的关键信息。
进一步的，若文档为图片或纸质的，则获取待审核的文档时，还包括：
利用OCR技术将纸质或图片中的内容转换为文字并存储作为待审核的文档。
进一步的，还包括：
根据知识图谱确定文档的格式要求，利用图像AI分析技术审核文档的格式是否符合可是要求。
较佳地，该格式要求包括字体、字号、颜色和段落间距。
本发明的具体实施方式如下：
根据各类文档的类型和要求预先建立知识图谱，并收集各类既有文档，对既有文档中每项框架要素的文本内容进行特征提取，以形成对应的特征数据，对该特征数据进行学习，从而形成语义理解模型，其中框架要素为对应类型的文档必须要有的部分，如机关公文中，包括了版头、主体和版记等框架要素，框架要素的文本内容即为版头、主体和版记部分的文本内容；
获取待审核的文档，若为纸质或图片形式，则利用OCR技术将纸质或图片中的内容转换为文字并存储作为待审核的文档；
根据知识图谱确定获取的文档的类型和要求，并审核该文档是否包含了要求的所有框架要素，如机关公文包含了版头、主体和版记等框架要素，则审核该文档是否也具有版头、主体和版记等框架要素，从而判断该文档的结构框架是否完整，有无遗漏的部分；
将该文档输入对应类型的语义理解模型，以审核文档中每项框架要素的文本内容，审核文本内容的语法是否正确，审核文本内容与框架要素是否匹配，如机关公文中主送机关的这一框架要素中填写的文本内容是否为机关名称，即文本内容与框架要素是否对应，审核文本内容是否包含了框架要素所需要的关键信息，如机关公文中版头这一框架要素中包含了份号、密级和保密期限、紧急程度、发文机关标志、发文字号和签发人等关键信息，审核该文本内容是否包含了上述的关键信息，并审核文本内容的逻辑是否前后矛盾；
根据知识图谱确定该文档的格式要求，利用图像AI分析技术审核该文档的格式是否符合格式要求，如文档的字体、字号、颜色和段落间距等是否符合格式要求；
输出审核结果，以供工作人员参考。
本发明还提供了一种的用于文档的智能审核系统，包括：
预处理模块，以根据文档的类型和要求建立知识图谱，并训练形成对应的语义理解模型；
获取模块，以获取待审核的文档；
比对模块，以根据知识图谱确定文档的类型和要求，并审核文档是否包含要求的框架要素；
处理模块，以将围挡输入对应的语义理解模型，从而语义理解模型对文档中每项框架要素的文本内容进行审核；以及
输出模块，以输出对比模块和处理模块得出的审核结果。
进一步的，还包括与获取模块通讯连接的转换模块，以将纸质或图片中的内容转换为文字并存储作为待审核的文档，供获取模块获取。
进一步的，还包括AI分析模块，以根据知识图谱确定文档的格式要求，并审核文档的格式是否符合对应的格式要求，输出模块输出该AI分析模块的审核结果。
较佳地，该文档的格式要求包括字体、字号、颜色和段落间距。
本发明提供的系统实际实施的操作方式如下：
预处理模块根据各类文档的类型和要求预先建立知识图谱，并收集各类既有文档，训练模块对既有文档中每项框架要素的文本内容进行特征提取，以形成对应的特征数据，对该特征数据进行学习，从而形成语义理解模型，其中框架要素为对应类型的文档必须要有的部分，如机关公文中，包括了版头、主体和版记等框架要素，框架要素的文本内容即为版头、主体和版记部分的文本内容；
获取模块获取待审核的文档，若为纸质或图片形式，则转换模块利用OCR技术将纸质或图片中的内容转换为文字并存储作为待审核的文档，获取模块获取转换模块存储的文档；
比对模块根据知识图谱确定获取的文档的类型和要求，并审核该文档是否包含了要求的所有框架要素，如一般的机关公文包含版头、主体和版记等框架要素，则审核该文档是否也具有版头、主体和版记等框架要素，从而判断该文档的结构框架是否完整，对应生成审核结果；
处理模块将该文档输入对应类型的语义理解模型，以审核文档中每项框架要素的文本内容，审核文本内容的语法是否正确，审核文本内容与框架要素是否匹配，如机关公文中主送机关的这一框架要素中填写的文本内容是否为机关名称，即文本内容与框架要素是否对应，审核文本内容是否包含了框架要素所需要的关键信息，如机关公文中版头这一框架要素中包含了份号、密级和保密期限、紧急程度、发文机关标志、发文字号和签发人等关键信息，审核该文本内容是否包含了上述的关键信息，并审核文本内容的逻辑是否前后矛盾，并对应生成审核结果；
AI分析模块根据知识图谱确定该文档的格式要求，并利用图像AI分析技术审核该文档的格式是否符合格式要求，如文档的字体、字号、颜色和段落间距等是否符合格式要求，并对应生成审核结果；
输出模块输出比对模块、处理模块和AI分析模块的审核结果，以供工作人员参考。
以上结合附图实施例对本发明进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本发明做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本发明的限定，本发明将以所附权利要求书界定的范围作为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种用于文档的智能审核方法，其特征在于，包括如下步骤：
根据文档的类型和要求建立知识图谱，并训练形成对应的语义理解模型；
获取待审核的文档，根据所述知识图谱确定所述文档的类型和要求，并审核所述文档是否包含要求的框架要素；
将所述文档输入对应的语义理解模型，以对所述文档中每项框架要素的文本内容进行审核，输出审核结果。
2.如权利要求1所述的用于文档的智能审核方法，其特征在于，训练形成所述语义理解模型时，还包括：
获取若干种类的既有文档，对所述既有文档中每项框架要素的文本内容进行特征提取，以形成对应的特征数据，对所述特征数据进行学习，从而形成所述语义理解模型。
3.如权利要求1所述的用于文档的智能审核方法，其特征在于，获取待审核的文档时，还包括：
利用OCR技术将纸质或图片中的内容转换为文字并存储作为待审核的文档。
4.如权利要求1所述的用于文档的智能审核方法，其特征在于，对所述框架要素的文本内容进行审核时，还包括：
利用语义理解模型审核所述文本内容的语法是否正确，审核所述文本内容与所述框架要素是否匹配，审核所述文本内容是否包含了所述框架要素所需要的关键信息。
5.如权利要求1所述的用于文档的智能审核方法，其特征在于，还包括：
根据所述知识图谱确定所述文档的格式要求，利用图像AI分析技术审核所述文档的格式是否符合所述格式要求。
6.如权利要求5所述的用于文档的智能审核方法，其特征在于，所述格式要求包括字体、字号、颜色和段落间距。
7.一种用于文档的智能审核系统，其特征在于，包括：
预处理模块，以根据文档的类型和要求建立知识图谱，并训练形成对应的语义理解模型；
获取模块，以获取待审核的文档；
比对模块，以根据所述知识图谱确定所述文档的类型和要求，并审核所述文档是否包含要求的框架要素；
处理模块，以将所述文档输入对应的语义理解模型，从而所述语义理解模型对所述文档中每项框架要素的文本内容进行审核；以及
输出模块，以输出所述比对模块和所述处理模块得出的审核结果。
8.如权利要求7所述的用于文档的智能审核系统，其特征在于，还包括与所述获取模块通讯连接的转换模块，以将纸质或图片中的内容转换为文字并存储作为待审核的文档，供所述获取模块获取。
9.如权利要求7所述的用于文档的智能审核系统，其特征在于，还包括AI分析模块，以根据所述知识图谱确定所述文档的格式要求，并审核所述文档的格式是否符合对应的格式要求，所述输出模块输出所述AI分析模块的审核结果。
10.如权利要求9所述的用于文档的智能审核系统，其特征在于，所述文档的格式要求包括字体、字号、颜色和段落间距。
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