CN116993297B - 基于电子会议记录的任务数据生成方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于电子会议记录的任务数据生成方法及系统，该方法包括：获取目标电子会议的会议表格数据和会议过程数据，根据数据验证算法，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据；根据所述会议决议数据，生成对应的会议任务数据和数据处理人信息，将所述会议任务数据发送至所述数据处理人信息对应的终端；获取所述数据处理人信息对应的账号输入的任务完成数据，将所述任务完成数据关联至所述目标电子会议；对所有所述任务完成数据进行统计和评价，以得到任务完成评价信息。可见，本发明能够实现从会议至任务处理的全流程的自动化智能化，提高会议任务处理效率和效果，并对任务分配处理情况进行有效的监管和分析。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于电子会议记录的任务数据生成方法及系统。
背景技术
随着工程项目的规模和复杂度的增加，对于工程项目任务进行分配和把控的难度和成本也越来越大，其中，如何结合数据处理等智能化技术来提高项目任务的分配处理效率，成为重要的议题。但现有的信息技术在解决相关场景的需求时，没有考虑到将电子会议的数据和任务分配需求进行结合，也没有考虑到对后续任务的完成结果进行统计分析。可见，现有技术存在缺陷，亟需解决。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于电子会议记录的任务数据生成方法及系统，能够实现从会议至任务处理的全流程的自动化智能化，提高会议任务处理效率和效果，并对任务分配处理情况进行有效的监管和分析。
为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于电子会议记录的任务数据生成方法，所述方法包括：
获取目标电子会议的会议表格数据和会议过程数据，根据所述会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据；
根据所述会议决议数据，生成对应的会议任务数据和数据处理人信息，并将所述会议任务数据发送至所述数据处理人信息对应的终端；
获取所述数据处理人信息对应的账号输入的任务完成数据，将所述任务完成数据关联至所述目标电子会议；
对所有所述任务完成数据进行统计和评价，以得到所述数据处理人信息对应的任务完成评价信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述会议表格数据包括会议主题、会议时间、会议地点、会议主持人、会议记录人、会议参加人员、会议缺席人员中的至少一种；和/或，所述会议过程数据包括会议内容数据、决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据、检查与追踪数据中的至少一种；和/或，所述会议决议数据包括决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据中至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所述会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据，包括：
将所述会议表格数据和会议过程数据中类型匹配的数据筛选出来，得到多个匹配数据组；
基于数据验证算法，确定每一所述匹配数据组的第一匹配度参数；
将所述第一匹配度参数大于第一阈值的所述匹配数据组中的数据，输出为所述目标电子会议的会议真实数据；
根据所述目标电子会议的会议真实数据，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述将所述会议表格数据和会议过程数据中类型匹配的数据筛选出来，得到多个匹配数据组，包括：
对于所述会议表格数据中的任一表格数据和所述会议过程数据中的任一过程数据，将该表格数据的数据标签和该过程数据的数据标签输入至关联度匹配预测模型进行预测，以得到对应的关联度参数；
计算该表格数据和该过程数据之间的相似度，得到相似度参数；
计算所述关联度参数和所述相似度参数的乘积，得到第二匹配度参数；
判断所述匹配度参数是否大于预设的第二阈值，若是，则将该表格数据和该过程数据确定为一个匹配数据组；
重复上述步骤以得到多个匹配数据组。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述基于数据验证算法，确定每一所述匹配数据组的第一匹配度参数，包括：
对于每一所述匹配数据组，将该匹配数据组中的所有数据输入至匹配预测模型中，以得到该匹配数据组对应的第三匹配度参数；所述匹配预测模型通过包括有多个训练数据组合和对应的匹配度标注的训练数据集训练得到。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述任务完成数据包括任务完成图像、任务完成时间、任务完成结果描述中的至少一种；所述对所有所述任务完成数据进行统计和评价，以得到所述数据处理人信息对应的任务完成评价信息，包括：
收集所述数据处理人信息对应的多个所述任务完成数据和对应的会议任务；
将每一所述任务完成数据和对应的会议任务输入至预设的任务完成度预测模型中，以得到每一所述任务完成数据对应的任务完成度参数；所述任务完成度预测模型通过包括有多个训练任务完成数据和对应的任务信息和完成度标注的训练数据集训练得到；
根据所有所述任务完成数据和对应的所述任务完成度参数，确定所述数据处理人信息的任务完成评价信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所有所述任务完成数据和对应的所述任务完成度参数，确定所述数据处理人信息的任务完成评价信息，包括：
计算每一所述任务完成数据对应的规定完成时间数据与所述目标电子会议的会议召开时间之间的时间差，根据所述时间差，计算每一所述任务完成数据对应的与所述时间差成正比的紧迫性权重；
计算所有所述任务完成数据对应的所述任务完成度参数与所述紧迫性权重的乘积的平均值，得到所述数据处理人信息对应的任务完成评价参数；
判断所述任务完成评价参数是否大于预设的参数阈值，若否，生成对所述数据处理人信息对应的惩罚信息。
本发明第二方面公开了一种基于电子会议记录的任务数据生成系统，所述系统包括：
获取模块，用于获取目标电子会议的会议表格数据和会议过程数据，根据所述会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据；
生成模块，用于根据所述会议决议数据，生成对应的会议任务数据和数据处理人信息，并将所述会议任务数据发送至所述数据处理人信息对应的终端；
关联模块，用于获取所述数据处理人信息对应的账号输入的任务完成数据，将所述任务完成数据关联至所述目标电子会议；
评价模块，用于对所有所述任务完成数据进行统计和评价，以得到所述数据处理人信息对应的任务完成评价信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述会议表格数据包括会议主题、会议时间、会议地点、会议主持人、会议记录人、会议参加人员、会议缺席人员中的至少一种；和/或，所述会议过程数据包括会议内容数据、决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据、检查与追踪数据中的至少一种；和/或，所述会议决议数据包括决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据中至少一种。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述获取模块根据所述会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据的具体方式，包括：
将所述会议表格数据和会议过程数据中类型匹配的数据筛选出来，得到多个匹配数据组；
基于数据验证算法，确定每一所述匹配数据组的第一匹配度参数；
将所述第一匹配度参数大于第一阈值的所述匹配数据组中的数据，输出为所述目标电子会议的会议真实数据；
根据所述目标电子会议的会议真实数据，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述获取模块将所述会议表格数据和会议过程数据中类型匹配的数据筛选出来，得到多个匹配数据组的具体方式，包括：
对于所述会议表格数据中的任一表格数据和所述会议过程数据中的任一过程数据，将该表格数据的数据标签和该过程数据的数据标签输入至关联度匹配预测模型进行预测，以得到对应的关联度参数；
计算该表格数据和该过程数据之间的相似度，得到相似度参数；
计算所述关联度参数和所述相似度参数的乘积，得到第二匹配度参数；
判断所述匹配度参数是否大于预设的第二阈值，若是，则将该表格数据和该过程数据确定为一个匹配数据组；
重复上述步骤以得到多个匹配数据组。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述获取模块基于数据验证算法，确定每一所述匹配数据组的第一匹配度参数的具体方式，包括：
对于每一所述匹配数据组，将该匹配数据组中的所有数据输入至匹配预测模型中，以得到该匹配数据组对应的第三匹配度参数；所述匹配预测模型通过包括有多个训练数据组合和对应的匹配度标注的训练数据集训练得到。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述任务完成数据包括任务完成图像、任务完成时间、任务完成结果描述中的至少一种；所述评价模块对所有所述任务完成数据进行统计和评价，以得到所述数据处理人信息对应的任务完成评价信息的具体方式，包括：
收集所述数据处理人信息对应的多个所述任务完成数据和对应的会议任务；
将每一所述任务完成数据和对应的会议任务输入至预设的任务完成度预测模型中，以得到每一所述任务完成数据对应的任务完成度参数；所述任务完成度预测模型通过包括有多个训练任务完成数据和对应的任务信息和完成度标注的训练数据集训练得到；
根据所有所述任务完成数据和对应的所述任务完成度参数，确定所述数据处理人信息的任务完成评价信息。
作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述评价模块根据所有所述任务完成数据和对应的所述任务完成度参数，确定所述数据处理人信息的任务完成评价信息的具体方式，包括：
计算每一所述任务完成数据对应的规定完成时间数据与所述目标电子会议的会议召开时间之间的时间差，根据所述时间差，计算每一所述任务完成数据对应的与所述时间差成正比的紧迫性权重；
计算所有所述任务完成数据对应的所述任务完成度参数与所述紧迫性权重的乘积的平均值，得到所述数据处理人信息对应的任务完成评价参数；
判断所述任务完成评价参数是否大于预设的参数阈值，若否，生成对所述数据处理人信息对应的惩罚信息。
本发明第三方面公开了另一种基于电子会议记录的任务数据生成系统，所述系统包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的基于电子会议记录的任务数据生成方法中的部分或全部步骤。
本发明第四方面公开了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的基于电子会议记录的任务数据生成方法中的部分或全部步骤。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明能够直接结合电子会议的相关数据生成会议任务并分发给处理人员，并收集任务的完成数据进行统计评价，从而能够实现从会议至任务处理的全流程的自动化智能化，提高会议任务处理效率和效果，并对任务分配处理情况进行有效的监管和分析。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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是本发明实施例公开的一种基于电子会议记录的任务数据生成方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的一种基于电子会议记录的任务数据生成系统的结构示意图；
图3是本发明实施例公开的另一种基于电子会议记录的任务数据生成系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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作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。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明公开了一种基于电子会议记录的任务数据生成方法及系统，能够直接结合电子会议的相关数据生成会议任务并分发给处理人员，并收集任务的完成数据进行统计评价，从而能够实现从会议至任务处理的全流程的自动化智能化，提高会议任务处理效率和效果，并对任务分配处理情况进行有效的监管和分析。以下分别进行详细说明。
实施例一
请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于电子会议记录的任务数据生成方法的流程示意图。其中，图1所描述的方法可以应用于相应的数据处理设备、数据处理终端、数据处理服务器中，且该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定如图1所示，该基于电子会议记录的任务数据生成方法可以包括以下操作：
101、获取目标电子会议的会议表格数据和会议过程数据，根据会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定目标电子会议对应的会议决议数据。
可选的，会议表格数据包括会议主题、会议时间、会议地点、会议主持人、会议记录人、会议参加人员、会议缺席人员中的至少一种。
可选的，会议过程数据包括会议内容数据、决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据、检查与追踪数据中的至少一种。
可选的，会议决议数据包括决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据中至少一种。
102、根据会议决议数据，生成对应的会议任务数据和数据处理人信息，并将会议任务数据发送至数据处理人信息对应的终端。
可选的，可以利用预设的数据标签匹配算法和数据筛选算法，来对会议决议数据进行处理，生成对应的会议任务数据和数据处理人信息。
103、获取数据处理人信息对应的账号输入的任务完成数据，将任务完成数据关联至目标电子会议。
104、对所有任务完成数据进行统计和评价，以得到数据处理人信息对应的任务完成评价信息。
可见，实施本发明实施例所描述的方法能够直接结合电子会议的相关数据生成会议任务并分发给处理人员，并收集任务的完成数据进行统计评价，从而能够实现从会议至任务处理的全流程的自动化智能化，提高会议任务处理效率和效果，并对任务分配处理情况进行有效的监管和分析。
作为一种可选的实施例，上述步骤中的，根据会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定目标电子会议对应的会议决议数据，包括：
将会议表格数据和会议过程数据中类型匹配的数据筛选出来，得到多个匹配数据组；
基于数据验证算法，确定每一匹配数据组的第一匹配度参数；
将第一匹配度参数大于第一阈值的匹配数据组中的数据，输出为目标电子会议的会议真实数据；
根据目标电子会议的会议真实数据，确定目标电子会议对应的会议决议数据。
通过上述实施例，能够根据筛选算法和验证算法来对表格数据和过程数据进行匹配验证，以得到会议过程中与会议预期讨论的数据内容相匹配的数据，输出为真实数据，可以通过数据转换算法将真实数据转换为会议决议数据，以使得确定出的会议决议数据更加真实。
作为一种可选的实施例，上述步骤中的，将会议表格数据和会议过程数据中类型匹配的数据筛选出来，得到多个匹配数据组，包括：
对于会议表格数据中的任一表格数据和会议过程数据中的任一过程数据，将该表格数据的数据标签和该过程数据的数据标签输入至关联度匹配预测模型进行预测，以得到对应的关联度参数；
计算该表格数据和该过程数据之间的相似度，得到相似度参数；
计算关联度参数和相似度参数的乘积，得到第二匹配度参数；
判断匹配度参数是否大于预设的第二阈值，若是，则将该表格数据和该过程数据确定为一个匹配数据组；
重复上述步骤以得到多个匹配数据组。
可选的，关联度匹配预测模型和本发明所述的其他预测模型均可以为CNN结构、RNN结构或LTSM结构的神经网络模型。
可选的，相似度的计算可以通过向量距离或其他文本相似度算法来完成。
通过上述实施例，可以通过关联度参数和相似度参数的计算来综合评估两个数据之间的匹配度，以初步筛选出多个匹配的数据组，提高后续的会议数据确定的精确度。
作为一种可选的实施例，上述步骤中的，基于数据验证算法，确定每一匹配数据组的第一匹配度参数，包括：
对于每一匹配数据组，将该匹配数据组中的所有数据输入至匹配预测模型中，以得到该匹配数据组对应的第三匹配度参数；匹配预测模型通过包括有多个训练数据组合和对应的匹配度标注的训练数据集训练得到。
通过上述实施例，通过匹配预测模型来完成数据组的匹配程度的最终预测，并筛选出可以作为会议真实数据的数据组。
作为一种可选的实施例，任务完成数据包括任务完成图像、任务完成时间、任务完成结果描述中的至少一种；上述步骤中的，对所有任务完成数据进行统计和评价，以得到数据处理人信息对应的任务完成评价信息，包括：
收集数据处理人信息对应的多个任务完成数据和对应的会议任务；
将每一任务完成数据和对应的会议任务输入至预设的任务完成度预测模型中，以得到每一任务完成数据对应的任务完成度参数；任务完成度预测模型通过包括有多个训练任务完成数据和对应的任务信息和完成度标注的训练数据集训练得到；
根据所有任务完成数据和对应的任务完成度参数，确定数据处理人信息的任务完成评价信息。
通过上述实施例，可以通过预测模型有效评估处理人的任务完成度，并根据完成度更加准确和合理地对处理人的任务完成情况进行评价。
作为一种可选的实施例，上述步骤中的，根据所有任务完成数据和对应的任务完成度参数，确定数据处理人信息的任务完成评价信息，包括：
计算每一任务完成数据对应的规定完成时间数据与目标电子会议的会议召开时间之间的时间差，根据时间差，计算每一任务完成数据对应的与时间差成正比的紧迫性权重；
计算所有任务完成数据对应的任务完成度参数与紧迫性权重的乘积的平均值，得到数据处理人信息对应的任务完成评价参数；
判断任务完成评价参数是否大于预设的参数阈值，若否，生成对数据处理人信息对应的惩罚信息。
通过上述实施例，可以结合紧迫性权重的计算，更加细致地划分不同任务的权重，以更加合理和精确地评价处理人的任务完成能力，并在能力不足时对其进行惩罚，以提高任务管理的效率和效果。
实施例二
请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种基于电子会议记录的任务数据生成系统的结构示意图。其中，图2所描述的系统可以应用于相应的数据处理设备、数据处理终端、数据处理服务器中，且该服务器可以是本地服务器，也可以是云服务器，本发明实施例不做限定。如图2所示，该系统可以包括：
获取模块201，用于获取目标电子会议的会议表格数据和会议过程数据，根据会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定目标电子会议对应的会议决议数据。
可选的，会议表格数据包括会议主题、会议时间、会议地点、会议主持人、会议记录人、会议参加人员、会议缺席人员中的至少一种。
可选的，会议过程数据包括会议内容数据、决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据、检查与追踪数据中的至少一种。
可选的，会议决议数据包括决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据中至少一种。
生成模块202，用于根据会议决议数据，生成对应的会议任务数据和数据处理人信息，并将会议任务数据发送至数据处理人信息对应的终端。
可选的，可以利用预设的数据标签匹配算法和数据筛选算法，来对会议决议数据进行处理，生成对应的会议任务数据和数据处理人信息。
关联模块203，用于获取数据处理人信息对应的账号输入的任务完成数据，将任务完成数据关联至目标电子会议。
评价模块204，用于对所有任务完成数据进行统计和评价，以得到数据处理人信息对应的任务完成评价信息。
可见，实施本发明实施例所描述的系统能够直接结合电子会议的相关数据生成会议任务并分发给处理人员，并收集任务的完成数据进行统计评价，从而能够实现从会议至任务处理的全流程的自动化智能化，提高会议任务处理效率和效果，并对任务分配处理情况进行有效的监管和分析。
作为一种可选的实施例，获取模块201根据会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定目标电子会议对应的会议决议数据的具体方式，包括：
将会议表格数据和会议过程数据中类型匹配的数据筛选出来，得到多个匹配数据组；
基于数据验证算法，确定每一匹配数据组的第一匹配度参数；
将第一匹配度参数大于第一阈值的匹配数据组中的数据，输出为目标电子会议的会议真实数据；
根据目标电子会议的会议真实数据，确定目标电子会议对应的会议决议数据。
通过上述实施例，能够根据筛选算法和验证算法来对表格数据和过程数据进行匹配验证，以得到会议过程中与会议预期讨论的数据内容相匹配的数据，输出为真实数据，可以通过数据转换算法将真实数据转换为会议决议数据，以使得确定出的会议决议数据更加真实。
作为一种可选的实施例，获取模块201将会议表格数据和会议过程数据中类型匹配的数据筛选出来，得到多个匹配数据组的具体方式，包括：
对于会议表格数据中的任一表格数据和会议过程数据中的任一过程数据，将该表格数据的数据标签和该过程数据的数据标签输入至关联度匹配预测模型进行预测，以得到对应的关联度参数；
计算该表格数据和该过程数据之间的相似度，得到相似度参数；
计算关联度参数和相似度参数的乘积，得到第二匹配度参数；
判断匹配度参数是否大于预设的第二阈值，若是，则将该表格数据和该过程数据确定为一个匹配数据组；
重复上述步骤以得到多个匹配数据组。
可选的，关联度匹配预测模型和本发明所述的其他预测模型均可以为CNN结构、RNN结构或LTSM结构的神经网络模型。
可选的，相似度的计算可以通过向量距离或其他文本相似度算法来完成。
通过上述实施例，可以通过关联度参数和相似度参数的计算来综合评估两个数据之间的匹配度，以初步筛选出多个匹配的数据组，提高后续的会议数据确定的精确度。
作为一种可选的实施例，获取模块201基于数据验证算法，确定每一匹配数据组的第一匹配度参数的具体方式，包括：
对于每一匹配数据组，将该匹配数据组中的所有数据输入至匹配预测模型中，以得到该匹配数据组对应的第三匹配度参数；匹配预测模型通过包括有多个训练数据组合和对应的匹配度标注的训练数据集训练得到。
通过上述实施例，通过匹配预测模型来完成数据组的匹配程度的最终预测，并筛选出可以作为会议真实数据的数据组。
作为一种可选的实施例，任务完成数据包括任务完成图像、任务完成时间、任务完成结果描述中的至少一种；评价模块204对所有任务完成数据进行统计和评价，以得到数据处理人信息对应的任务完成评价信息的具体方式，包括：
收集数据处理人信息对应的多个任务完成数据和对应的会议任务；
将每一任务完成数据和对应的会议任务输入至预设的任务完成度预测模型中，以得到每一任务完成数据对应的任务完成度参数；任务完成度预测模型通过包括有多个训练任务完成数据和对应的任务信息和完成度标注的训练数据集训练得到；
根据所有任务完成数据和对应的任务完成度参数，确定数据处理人信息的任务完成评价信息。
通过上述实施例，可以通过预测模型有效评估处理人的任务完成度，并根据完成度更加准确和合理地对处理人的任务完成情况进行评价。
作为一种可选的实施例，评价模块204根据所有任务完成数据和对应的任务完成度参数，确定数据处理人信息的任务完成评价信息的具体方式，包括：
计算每一任务完成数据对应的规定完成时间数据与目标电子会议的会议召开时间之间的时间差，根据时间差，计算每一任务完成数据对应的与时间差成正比的紧迫性权重；
计算所有任务完成数据对应的任务完成度参数与紧迫性权重的乘积的平均值，得到数据处理人信息对应的任务完成评价参数；
判断任务完成评价参数是否大于预设的参数阈值，若否，生成对数据处理人信息对应的惩罚信息。
通过上述实施例，可以结合紧迫性权重的计算，更加细致地划分不同任务的权重，以更加合理和精确地评价处理人的任务完成能力，并在能力不足时对其进行惩罚，以提高任务管理的效率和效果。
实施例三
请参阅图3，图3是本发明实施例公开的另一种基于电子会议记录的任务数据生成系统的结构示意图。如图3所示，该系统可以包括：
存储有可执行程序代码的存储器301；
与存储器301耦合的处理器302；
处理器302调用存储器301中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一公开的基于电子会议记录的任务数据生成方法中的部分或全部步骤。
实施例四
本发明实施例公开了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一公开的基于电子会议记录的任务数据生成方法中的部分或全部步骤。
以上所描述的系统实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。
最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于电子会议记录的任务数据生成方法及系统所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。
Claims (6)
1.一种基于电子会议记录的任务数据生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标电子会议的会议表格数据和会议过程数据，根据所述会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据；所述会议表格数据包括会议主题、会议时间、会议地点、会议主持人、会议记录人、会议参加人员、会议缺席人员中的至少一种；所述会议过程数据包括会议内容数据、决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据、检查与追踪数据中的至少一种；所述会议决议数据包括决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据中至少一种；所述根据所述会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据，包括：
对于所述会议表格数据中的任一表格数据和所述会议过程数据中的任一过程数据，将该表格数据的数据标签和该过程数据的数据标签输入至关联度匹配预测模型进行预测，以得到对应的关联度参数；
计算该表格数据和该过程数据之间的相似度，得到相似度参数；
计算所述关联度参数和所述相似度参数的乘积，得到第二匹配度参数；
判断所述匹配度参数是否大于预设的第二阈值，若是，则将该表格数据和该过程数据确定为一个匹配数据组；
重复上述步骤以得到多个匹配数据组；
对于每一所述匹配数据组，将该匹配数据组中的所有数据输入至匹配预测模型中，以得到该匹配数据组对应的第三匹配度参数；所述匹配预测模型通过包括有多个训练数据组合和对应的匹配度标注的训练数据集训练得到；
将所述第三匹配度参数大于第一阈值的所述匹配数据组中的数据，输出为所述目标电子会议的会议真实数据；
根据所述目标电子会议的会议真实数据，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据；
根据所述会议决议数据，生成对应的会议任务数据和数据处理人信息，并将所述会议任务数据发送至所述数据处理人信息对应的终端；
获取所述数据处理人信息对应的账号输入的任务完成数据，将所述任务完成数据关联至所述目标电子会议；
对所有所述任务完成数据进行统计和评价，以得到所述数据处理人信息对应的任务完成评价信息。
2.根据权利要求1所述的基于电子会议记录的任务数据生成方法，其特征在于，所述任务完成数据包括任务完成图像、任务完成时间、任务完成结果描述中的至少一种；所述对所有所述任务完成数据进行统计和评价，以得到所述数据处理人信息对应的任务完成评价信息，包括：
收集所述数据处理人信息对应的多个所述任务完成数据和对应的会议任务；
将每一所述任务完成数据和对应的会议任务输入至预设的任务完成度预测模型中，以得到每一所述任务完成数据对应的任务完成度参数；所述任务完成度预测模型通过包括有多个训练任务完成数据和对应的任务信息和完成度标注的训练数据集训练得到；
根据所有所述任务完成数据和对应的所述任务完成度参数，确定所述数据处理人信息的任务完成评价信息。
3.根据权利要求2所述的基于电子会议记录的任务数据生成方法，其特征在于，所述根据所有所述任务完成数据和对应的所述任务完成度参数，确定所述数据处理人信息的任务完成评价信息，包括：
计算每一所述任务完成数据对应的规定完成时间数据与所述目标电子会议的会议召开时间之间的时间差，根据所述时间差，计算每一所述任务完成数据对应的与所述时间差成正比的紧迫性权重；
计算所有所述任务完成数据对应的所述任务完成度参数与所述紧迫性权重的乘积的平均值，得到所述数据处理人信息对应的任务完成评价参数；
判断所述任务完成评价参数是否大于预设的参数阈值，若否，生成对所述数据处理人信息对应的惩罚信息。
4.一种基于电子会议记录的任务数据生成系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于获取目标电子会议的会议表格数据和会议过程数据，根据所述会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据；所述会议表格数据包括会议主题、会议时间、会议地点、会议主持人、会议记录人、会议参加人员、会议缺席人员中的至少一种；所述会议过程数据包括会议内容数据、决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据、检查与追踪数据中的至少一种；所述会议决议数据包括决议事项数据、责任人数据、规定完成时间数据中至少一种；所述获取模块根据所述会议表格数据和会议过程数据，以及预设的数据验证算法，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据的具体方式，包括：
对于所述会议表格数据中的任一表格数据和所述会议过程数据中的任一过程数据，将该表格数据的数据标签和该过程数据的数据标签输入至关联度匹配预测模型进行预测，以得到对应的关联度参数；
计算该表格数据和该过程数据之间的相似度，得到相似度参数；
计算所述关联度参数和所述相似度参数的乘积，得到第二匹配度参数；
判断所述匹配度参数是否大于预设的第二阈值，若是，则将该表格数据和该过程数据确定为一个匹配数据组；
重复上述步骤以得到多个匹配数据组；
对于每一所述匹配数据组，将该匹配数据组中的所有数据输入至匹配预测模型中，以得到该匹配数据组对应的第三匹配度参数；所述匹配预测模型通过包括有多个训练数据组合和对应的匹配度标注的训练数据集训练得到；
将所述第三匹配度参数大于第一阈值的所述匹配数据组中的数据，输出为所述目标电子会议的会议真实数据；
根据所述目标电子会议的会议真实数据，确定所述目标电子会议对应的会议决议数据；
生成模块，用于根据所述会议决议数据，生成对应的会议任务数据和数据处理人信息，并将所述会议任务数据发送至所述数据处理人信息对应的终端；
关联模块，用于获取所述数据处理人信息对应的账号输入的任务完成数据，将所述任务完成数据关联至所述目标电子会议；
评价模块，用于对所有所述任务完成数据进行统计和评价，以得到所述数据处理人信息对应的任务完成评价信息。
5.一种基于电子会议记录的任务数据生成系统，其特征在于，所述系统包括：
存储有可执行程序代码的存储器；
与所述存储器耦合的处理器；
所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1-3任一项所述的基于电子会议记录的任务数据生成方法。
6.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行如权利要求1-3任一项所述的基于电子会议记录的任务数据生成方法。
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