TWI767189B - 工作日誌登載系統 - Google Patents

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TWI767189B
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Abstract

工作日誌登載系統包含一專案資料庫、一會議記錄分析模組、一專案分類模組、以及一工作日誌模組。專案資料庫儲存分別對應於複數專案的多個關鍵字集。會議記錄分析模組分析一會議記錄，以從會議記錄中的發言內容中取出複數詞彙，其中會議記錄包含一發言內容、一出席名單以及一會議期間。專案分類模組依據發言內容中的詞彙相對於每個關鍵字集的關聯性強度，而將會議記錄分類至該些專案中的其中之一。工作日誌模組依據會議記錄的分類結果，統計出席名單中的每一人員曾出席的會議期間及該會議期間所屬的專案，以將統計結果預載在一工作日誌中。

Description

工作日誌登載系統
本案描述一種登載系統，尤其是一種工作日誌登載系統。
在專案進行時，專案小組的成員通常有許多工作要討論，現今有許多公司開會的型態已由面對面的會議改為在線上的討論會議，如通訊聊天軟體(例如Line)中召開專案會議，因此，為了專案的進度掌握及每位員工有較好的時間管理與績效管理，通常公司會要求每位員工每日撰寫工作日誌，以便自我瞭解每日工作的內容、所花的時間與進度，而工作日誌也相對是管理者檢驗員工工作績效及專案進度的依據。但由於工作繁忙，員工每日填寫工作日誌時，常需要花費時間與精力去回想整日工作內容，並且容易遺忘零碎的工作，導致工作日誌內容遺漏。
鑒於上述，本案提供一種工作日誌登載系統，能自動在工作日誌中記錄專案會議時段，輔助使用者登載工作日誌。
依據一些實施例，工作日誌登載系統包含一專案資料庫、一會議記錄分析模組、一專案分類模組、以及一工作日誌模組。專案資料庫儲存分別對應於複數專案的多個關鍵字集。會議記錄分析模組分析一會議記錄，以從會議記錄中的發言內容中取出複數詞彙，其中會議記錄包含一發言內容、一出席名單以及一會議期間。專案分類模組依據發言內容中的詞彙相對於每個關鍵字集的關聯性強度，而將會議記錄分類至該些專案中的其中之一。工作日誌模組依據會議記錄的分類結果，統計出席名單中的每一人員曾出席的會議期間及該會議期間所屬的專案，以將統計結果預載在一工作日誌中。
依據一些實施例，會議記錄分析模組分析會議記錄，以計算發言內容中每一字句的一詞彙頻率，並依據詞彙頻率的高低，以從發言內容中取出字句中的詞彙。
依據一些實施例，會議記錄分析模組分析會議記錄以及關鍵字集，以從發言內容中取出出現於關鍵字集的詞彙。
依據一些實施例，專案分類模組依據詞彙分別於發言內容中對應的詞彙頻率以及每個關鍵字集於每個專案中對應的關鍵字集頻率計算關聯性強度。
依據一些實施例，工作日誌登載系統另包含一專案分類訓練模組。專案分類訓練模組依據專案的複數文件進行訓練操作，並產生一判斷邏輯，以預測發言內容中的詞彙相對於每個關鍵字集的關聯性強度。專案分類模組依據判斷邏輯，將會議記錄分類至專案中的其中之一。
依據一些實施例，工作日誌登載系統另包含一專案分類訓練模組。專案分類訓練模組依據專案的複數文件進行訓練操作，並產生一判斷邏輯，以預測發言內容中的詞彙相對於每個關鍵字集的關聯性強度。該些詞彙包含一第一詞彙及出現於關鍵字集的一第二詞彙。專案分類模組依據第一詞彙相對於每個關鍵字集的關聯性強度產生一第一判斷結果。專案分類模組依據第二詞彙相對於每個關鍵字集的關聯性強度產生一第二判斷結果。專案分類模組依據判斷邏輯產生一第三判斷結果。專案分類模組依據第一判斷結果、第二判斷結果以及第三判斷結果，透過權重的配比，而將會議記錄分類至該些專案中的其中之一。
依據一些實施例，工作日誌登載系統另包含成本計算模組。成本計算模組依據工作日誌中每個人員曾出席的會議時間、該會議期間所屬的專案以及各該人員的時薪，統計每個專案的成本。
依據一些實施例，工作日誌登載系統另包含人機介面模組。每個人員經由人機介面模組調控工作日誌。
依據一些實施例，會議記錄分析模組自一影音裝置接收會議記錄，並分析會議記錄，以從會議記錄中的發言內容中取出詞彙，其中會議記錄為一影音檔。
依據一些實施例，會議記錄分析模組自一通訊媒體接收會議記錄，並分析會議記錄，以從會議記錄中的發言內容中取出詞彙，其中會議記錄為一文字檔。
因此，依據一些實施例，運用會議記錄分析模組分析會議記錄的發言內容、出席名單以及會議期間，以從發言內容中取出多個詞彙。專案分類模組比對從發言內容中取出的詞彙與專案的關鍵字集之間的關聯性，以判斷會議記錄所隸屬的專案。工作日誌模組統計每個人員曾出席的會議期間、該會議期間所隸屬的專案、以及該會議期間的發言內容，以將統計結果預載在工作日誌中，從而讓員工或使用者不需耗費填寫工作日誌的時間、以及降低工作日誌填寫不完善的問題，提高員工或使用者的工作效率。
在描述本發明具體實施例之工作日誌登載技術之前，先簡介可用以實作本發明之適當運算環境。本發明實施例之技術可運用各種一般用途或特殊用途運算系統、環境或組態，例如但不限於個人電腦、伺服器電腦、手持式或膝上型裝置、多處理器系統、以微處理器為基礎之系統、機上盒、網路PC、迷你電腦、主機電腦等等。
圖1闡明適當運算環境之實施例。參照圖1，用以實做本發明之工作日誌登載技術之示範性環境，圖1繪示，在一些實施例中，電子裝置100之架構示意圖。電子裝置100包括處理器121、記憶體122、非暫態電腦可讀取記錄媒體123、周邊介面124、及供上述元件彼此通訊的匯流排125。處理器121例如但不限於中央處理單元(CPU)。記憶體122包括但不限於揮發性記憶體(如隨機存取記憶體(RAM)）1224和非揮發性記憶體(如唯讀記憶體(ROM))1226。非暫態電腦可讀取記錄媒體123可例如為硬碟、固態硬碟等。周邊介面124可例如包括輸入輸出介面、繪圖介面、通訊介面(如網路介面)等。匯流排125包括但不限於系統匯流排、記憶體匯流排、周邊匯流排等一種或多種之組合。
電子裝置100可以是由一個或多個計算裝置所構成。在一些實施例中，本發明之技術亦可實作於分散式運算環境中，例如電子裝置100可支援雲端計算服務，供其他連網裝置連接存取。雲端計算服務包括但不限於例如基礎結構即服務(infrastructure as a service)、平臺即服務(platform as a service）、軟體即服務(software as a service)、儲存即服務(storage as a service)、桌面即服務(desktop as a service)、資料即服務(data as a service)、安全即服務(security as a service)、以及API(應用程式介面)即服務(API as a service)。
介紹完示範性作業環境後，本說明書其餘部分將描述具體實做本發明之工作日誌登載技術的可於運算裝置或雲端運算服務執行之電腦可讀取指令如程式模組。在此，程式模組例如但不限於常式、應用程式、物件、元件、資料結構等，其可執行特定工作或實作特定抽象資料類型。
參照圖2、圖3以及圖4，圖2繪示，依據一些實施例，工作日誌登載系統10之方塊示意圖。圖3繪示，依據一些實施例，會議記錄分析之方塊示意圖。圖4繪示，依據一些實施例，詞彙37相對於關鍵字集71的關聯性強度67之方塊示意圖。工作日誌登載系統10包含一專案資料庫20、一會議記錄分析模組30、一專案分類模組40、以及一工作日誌模組50。專案資料庫20儲存分別對應於複數專案的多個關鍵字集71。會議記錄分析模組30分析一會議記錄31，以從會議記錄31中的發言內容中取出複數詞彙37，其中會議記錄31包含一發言內容、一出席名單以及一會議期間。專案分類模組40依據發言內容中的詞彙37相對於每個關鍵字集71的關聯性強度67，而將會議記錄31分類至該些專案中的其中之一。工作日誌模組50依據會議記錄31的分類結果，統計出席名單中的每一人員曾出席的會議期間及該會議期間所屬的專案，以將統計結果預載在一工作日誌中。
前述工作日誌登載系統10適於自動預載工作日誌。前述工作日誌例如但不限於使用者的工作內容、工作時間、工作內容的專案項目、差旅記錄等等。在一些實施例中，工作日誌登載系統10能將預載的工作日誌輸出於一顯示螢幕或是輸出成一電子統計報表或一紙本統計報表等等。
前述關鍵字集71為從多個專案的文件70中，例如：專案企劃書、專案報告等等，取出相對於此專案來說具有高度重要性的多個關鍵字所組成的一個群集。
前述會議記錄31可以為一電子檔、紙本檔、語音檔、影像檔、圖像檔等等。前述發言內容為出席名單中的人員於該會議中所參與及發言的事項。前述出席名單為參與會議的人員名單。前述詞彙37為由單個字或多個字所形成。
在一些實施例中，專案分類模組40依據發言內容中的詞彙37相對於每個關鍵字集71的關聯性強度67，而將會議記錄31分類至專案中的其中之一。舉例來說，當詞彙37與關鍵字集71的關聯性強度67越高時，專案分類模組40即會把會議記錄31分類至具有高關聯性強度67的關鍵字集71對應的專案。
在一些實施例中，發言內容中的詞彙37相對於每個關鍵字集71的關聯性強度67可為絕對性或相對性。舉例來說，當發言內容中的詞彙37完全吻合關鍵字集71裡的關鍵字時，即為絕對性關聯性強度67，此時專案分類模組40即會將該發言內容對應的會議記錄31分類至該關鍵字集71對應的專案；當發言內容中的詞彙37並非完全吻合關鍵字集71裡的關鍵字，即為相對性關聯性強度67，例如發言內容中的詞彙37與一關鍵字集71之吻合度高達九成，與另一關鍵字集71之吻合度僅達四成，此時專案分類模組40即會將該發言內容對應的會議記錄31分類至吻合度高達九成的該關鍵字集71對應的專案。
參照圖3，在一些實施例中，會議記錄分析模組30分析會議記錄31，以計算發言內容中每一字句的一詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
，並依據詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
的高低，以從發言內容中取出字句中的詞彙37。舉例來說，會議記錄31經由分詞斷句模組60將會議記錄31的每一字句進行分詞處理，以產生多個詞彙37，並經由詞彙與反文件頻率61(TF-IDF，Term frequency-inverse document frequency)演算法，計算每個詞彙37對此會議記錄31的重要性，以分別產生一詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
，並依據該詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
的高低，以從發言內容中取出具有較高詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
的詞彙37，例如取出前三高的詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
對應的詞彙37，以此可得知取出的詞彙37是對此會議記錄31相對重要的。
前述詞彙與反文件頻率61的計算方法可以為如式1所示。其中，
Figure 02_image003
稱為詞頻，代表為某一詞語在某一檔案中出現的頻率，且
Figure 02_image003
可以如式2所表示。
Figure 02_image005
稱為逆向檔案頻率，代表為某一詞語普遍重要性的程度，且
Figure 02_image005
可以如式3所表示。其中，
Figure 02_image007
代表為詞語i在j文檔中出現的次數，
Figure 02_image009
代表加總j文檔中k種詞語的出現次數，D代表檔案集或語料庫中的總檔案數，
Figure 02_image011
代表檔案集或語料庫中包含詞語i的檔案數。
Figure 02_image013
(式1)
Figure 02_image015
(式2)
Figure 02_image017
(式3)
如式2所示，當一詞語越頻繁出現在某一文檔中，則代表對於此文檔來說該詞語越重要，且
Figure 02_image003
越高，例如當詞彙37頻繁出現在某一會議記錄31，代表該詞彙37對此會議記錄31越重要。
如式3所示，當檔案集或語料庫中，包含詞語i的檔案數越少，代表詞語i對於有包含詞語i的檔案重要性越高，
Figure 02_image005
的值越高；反向地，當很多檔案都包含詞語i，則表示詞語i的重要性越低，
Figure 02_image005
的值越低，意即當
Figure 02_image005
的值越高時，代表詞語i對單一檔案越重要，例如當詞彙37於每個會議記錄31中都有出現，代表此詞彙37對單一會議記錄31的重要性較低；反向地，當詞彙37只於一會議記錄31出現，而其他會議記錄31均未有該詞彙37，則代表對於有出現該詞彙37的會議記錄31來說，該詞彙37的重要性較高。因此，當詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
的值越高，代表詞彙37對會議記錄31的重要性越高，該詞彙37可視為該會議記錄31的關鍵字詞。
前述分詞斷句模組60例如但不限於結巴(jieba)中文分詞套件。在一些實施例中，分詞斷句模組60可以設置於工作日誌登載系統10、會議記錄分析模組30、專案分類模組40、或外部裝置中。
在一些實施例中，會議記錄分析模組30分析會議記錄31以及多個關鍵字集71，以從發言內容中取出出現於該些關鍵字集71的詞彙37。舉例來說，會議記錄31經由分詞斷句模組60將會議記錄31的每一字句進行分詞處理，以產生多個詞彙37，並將該些詞彙37比對該些關鍵字集71，以挑出有出現在該些關鍵字集71的詞彙37，以利專案分類模組40計算發言內容中的詞彙37與關鍵字集71的關聯性強度67(容後詳述)。
參照圖4，在一些實施例中，專案分類模組40依據詞彙37分別於發言內容中對應的詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
以及每個關鍵字集71於每個專案中對應的關鍵字集頻率73計算關聯性強度。舉例來說，專案的多個文件70經由分詞斷句模組60將專案的文件70進行分詞處理，以產生多個關鍵字，並經由詞彙與反文件頻率61(TF-IDF，Term frequency-inverse document frequency)演算法，計算每個關鍵字對此專案的重要性，以從專案的文件70中取出多個關鍵字並組成關鍵字集71，並將該關鍵字集71儲存於專案資料庫20，且此關鍵字集71內的關鍵字都對應有一詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
以組成一關鍵字集頻率73；會議記錄分析模組30分析會議記錄31以及多個關鍵字集71，以從會議記錄31中的發言內容中取出出現於該些關鍵字集71的詞彙37，並經由詞彙與反文件頻率61(TF-IDF，Term frequency-inverse document frequency)演算法計算該些詞彙37於會議記錄31中的詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
。專案分類模組40經由向量化模組63將每個關鍵字集71的關鍵字集頻率73以及詞彙37的詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
向量化，以取得每個關鍵字集71及詞彙37分別對應的特徵向量，並經由餘弦相似度65演算法計算並獲得詞彙37與每個關鍵字集71的關聯性強度67。
前述餘弦相似度65演算法可以如式4所示。其中，A代表關鍵字集71的關鍵字集頻率73的特徵向量，B代表詞彙37的詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
的特徵向量，
Figure 02_image019
代表A的分量，
Figure 02_image021
代表B的分量，n代表分量的總個數。餘弦相似度65演算法是通過計算兩個向量的夾角的餘弦值
Figure 02_image023
來衡量兩個向量對應的文件的相似度，餘弦值
Figure 02_image023
介於1至-1之間，越接近1代表兩個文件的相似度越高；相反地，越接近-1則代表兩個文件的相似度越低。例如，當關鍵字集71的關鍵字集頻率73的特徵向量與詞彙37的詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
的特徵向量通過餘弦相似度65演算法計算出的餘弦值
Figure 02_image023
越接近1時，代表關鍵字集71與詞彙37的相似度越高，即關聯性強度67越高；相反地，餘弦值
Figure 02_image023
越接近-1時，代表關鍵字集71與詞彙37的相似度越低，即關聯性強度67越低。
Figure 02_image025
(式4)
前述向量化模組63例如但不限於詞轉向量(word to vector)套件、詞崁入(word embedding)套件、或將數值組合成向量的套件。在一些實施例中，向量化模組63可以設置於工作日誌登載系統10、會議記錄分析模組30、專案分類模組40、或外部裝置中。
在一些實施例中，專案分類模組40可依據會議記錄分析模組30從發言內容中取出的詞彙37與每個關鍵字集71中的關鍵字的重疊率，來計算並獲得關聯性強度67。舉例來說，會議記錄分析模組30取出於發言內容中具有前三高詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
的詞彙，專案分類模組40依據詞彙37與每個關鍵字集71中的關鍵字的重疊率，而將該會議記錄31分類至多個專案中的其中之一，例如當會議記錄分析模組30於多個會議記錄31中的其中一個會議記錄31A所取出的三個詞彙37中有兩個詞彙37與多個關鍵字集71中的其中一個關鍵字集71A的關鍵字相同；從另一個會議記錄31B取出的三個詞彙37全部與關鍵字集71A中的關鍵字相同。此時專案分類模組40比較取出的多個詞彙37與每個關鍵字集71中的關鍵字相同的數量，當相同數量越多時，代表該些詞彙37與該關鍵字集71之間的關聯性強度67越高，例如會議記錄31B的詞彙37與關鍵字集71A的關聯性強度67高於另一個會議記錄31A的詞彙37與關鍵字集71A的關聯性強度67。專案分類模組40將該詞彙37對應的會議記錄31分類至該具有高關聯性強度67的關鍵字集71對應的專案。在此，關鍵字的重疊率的計算方式可以是多個詞彙37與關鍵字集71中的關鍵字相同的數量除以取出詞彙37的總數量(可採無條件進位法)。
舉另一例來說明，會議記錄分析模組30分析會議記錄31以及每個關鍵字集71，以將出現於該些關鍵字集71的詞彙37從會議記錄31的發言內容中取出，其中從多個會議記錄31中的其中一個會議記錄31A所取出的多個詞彙37中有兩個詞彙37與多個關鍵字及71的其中一個關鍵字集71A中的關鍵字相同，有五個詞彙37與另一個關鍵字集71B中的關鍵字相同；從另一個會議記錄31B所取出的多個詞彙37中有五個詞彙37與關鍵字集71A中的關鍵字相同，有兩個詞彙37與另一個關鍵字集71B中的關鍵字相同。此時，專案分類模組40比較取出的多個詞彙37與每個關鍵字集71中的關鍵字相同的數量，當相同數量越多時，代表該些詞彙37與該關鍵字集71之間的關聯性強度67越高，例如會議記錄31B的詞彙37與關鍵字集71A的關聯性強度67較高，另一個會議記錄31A的詞彙37與另一個關鍵字集71B的關聯性強度67較高。
參照圖5，圖5繪示，依據一些實施例，工作日誌登載系統10之方塊示意圖。在一些實施例中，工作日誌登載系統10另包含一專案分類訓練模組80。專案分類訓練模組80依據多個專案的文件70進行訓練操作，並產生一判斷邏輯，以預測發言內容中的詞彙37相對於每個關鍵字集71的關聯性強度67。專案分類模組40依據判斷邏輯，將會議記錄31分類至專案中的其中之一。舉例來說，專案分類模組40會先收集專案的文件70，例如專案主題、專案簡介、專案內的各項任務、專案報告等等，並將專案的文件70經由分詞斷句模組60進行分詞編碼處理，再經由向量化模組63提取經過分詞編碼的詞語的詞向量特徵，並利用詞向量特徵作為一份訓練檔案。專案分類訓練模組80將訓練檔案輸入至一長短期記憶模型(LSTM，Long Short-Term Memory)，以訓練出多個判斷邏輯，該些判斷邏輯可預測發言內容中的詞彙37相對於每個關鍵字集71的關聯性強度67。此時，專案分類模組40依據判斷邏輯即可獲得發言內容中的詞彙37相對於每個關鍵字集71的關聯性強度67，並將會議記錄31分類至具有高關聯性強度67的關鍵字集71對應的專案。
參照圖2至圖5。在一些實施例中，詞彙37包含一第一詞彙及出現於關鍵字集71的一第二詞彙；專案分類模組依據第一詞彙相對於每個關鍵字集71的關聯性強度67產生一第一判斷結果，依據第二詞彙相對於每個關鍵字集71的關聯性強度67產生一第二判斷結果，依據判斷邏輯產生一第三判斷結果，並依據第一判斷結果、第二判斷結果以及第三判斷結果，透過權重的配比，而將會議記錄31分類至該些專案中的其中之一。舉例來說，會議記錄分析模組30依據詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
的高低從發言內容中取出第一詞彙，例如取出具有前三高詞彙頻率tfid
Figure 02_image001
的詞彙37，專案分類模組40依據第一詞彙與關鍵字集71的關聯性強度67產生第一判斷結果；會議記錄分析模組30分析會議記錄31以及關鍵字集71，以從發言內容中取出出現於關鍵字集71的第二詞彙，例如比對會議記錄31及每個關鍵字集71，並從會議記錄31的發言內容中將有出現於該些關鍵字集71的詞彙37都取出，專案分類模組40依據第二詞彙與關鍵字集71的關聯性強度67產生第二判斷結果；專案分類模組40依據判斷邏輯產生第三判斷結果，專案分類模組40依據第一判斷結果、第二判斷結果以及第三判斷結果，透過權重的配比，而將會議記錄31分類至該些專案中的其中之一，例如給予第三判斷結果一第三權重配比
Figure 02_image027
，給予第一判斷結果一第一權重配比
Figure 02_image029
，給予第二判斷結果一第二權重配比
Figure 02_image031
，且第一權重配比、第二權重配比及第三權重配比之總和值為1。藉由對多個判斷結果分配不同的權重配比來分類會議記錄31至專案，可提高分類的精準度。在此，由於取出第一詞彙、取出第二詞彙、判斷邏輯、第一詞彙與關鍵字集71的關聯性強度67、第二詞彙與關鍵字集71的關聯性強度67、以及依據判斷邏輯判斷關聯性強度67已於前述說明，在此不再重複贅述。
在一些實施例中，當用於對專案分類訓練模組80做訓練的專案的文件70之數量較少時，可透過降低第三權重比
Figure 02_image027
，來提高分類會議紀錄31至對應專案的精準度，例如將第三權重比
Figure 02_image027
之值設置為小於或等於0.4。
在一些實施例中，工作日誌登載系統10另包含成本計算模組。成本計算模組依據工作日誌中每個人員曾出席的會議時間、該會議期間所屬的專案以及每個人員的時薪，統計每個專案的成本。舉例來說，成本計算模組可透過每個人員曾出席的會議時間乘以每個人員對應的時薪計算金額，並統計該金額以及專案對應的會議期間以獲得該專案的成本。在一些實施例中，成本計算模組可將該專案的成本輸出於一顯示螢幕或是輸出成一電子報表或一紙本報表等等。
在一些實施例中，會議記錄分析模組30、專案分類模組40、工作日誌模組50、以及成本計算模組可以整合為一單一模組。
在一些實施例中，工作日誌登載系統10另包含人機介面模組。每個人員經由人機介面模組調控工作日誌。舉例來說，每個人員可經由人機介面模組輸入操作，並調整及查看工作日誌的內容，以更加完善工作日誌。人機介面可以由按鈕、旋鈕、觸碰螢幕等方式所構成。本發明並非以此為限制，於一些實施例中，人機介面也可以建構於手機、電腦、筆記型電腦、平板電腦等。
在一些實施例中，會議記錄分析模組30自一影音裝置接收會議記錄31，並分析會議記錄31，以從會議記錄31中的發言內容中取出詞彙37，其中會議記錄31為一影音檔。舉例來說，影音裝置將會議錄成影音檔(或語音檔)，會議記錄分析模組30透過一影音轉為文字的套件，將影音檔(或語音檔)的會議記錄31轉換為一文字檔，且該文字檔包含出席人員名稱(意即出席名單)、發言內容及會議持續的時間(意即會議期間)，會議記錄分析模組30分析轉換為文字檔的會議記錄31，以從會議記錄31中的發言內容中取出詞彙37。在此，由於會議記錄分析模組30分析會議記錄31以及取出詞彙37的方式已於前述說明，在此不再重複贅述。
在一些實施例中，會議記錄分析模組30自一通訊媒體接收會議記錄31，並分析會議記錄31，以從會議記錄31中的發言內容中取出詞彙37，其中會議記錄31為一文字檔。舉例來說，通訊媒體(例如Line、Facebook、Skype等等)將聊天室的內容(意即會議記錄31)輸出為一文字檔，該文字檔包含聊天室的發言人(意即出席名單)、發言人的發言內容及發言人發言的時間，會議記錄分析模組30自通訊媒體接收該文字檔，並分析該文字檔，以從文字檔(意即會議記錄31)中的發言內容中取出詞彙37。在此，每個發言人發言的時間經過統計後即為會議期間。在此，由於會議記錄分析模組30分析會議記錄31以及取出詞彙37的方式已於前述說明，在此不再重複贅述。
因此，依據一些實施例，運用會議記錄分析模組分析會議記錄的發言內容、出席名單以及會議期間，以從發言內容中取出多個詞彙。專案分類模組比對從發言內容中取出的詞彙與專案的關鍵字集之間的關聯性，以判斷會議記錄所隸屬的專案。工作日誌模組統計每個人員曾出席的會議期間、該會議期間所隸屬的專案、以及該會議期間的發言內容，以將統計結果預載在工作日誌中，從而讓員工或使用者不需耗費填寫工作日誌的時間、以及降低工作日誌填寫不完善的問題，提高員工或使用者的工作效率。
10:工作日誌登載系統 20:專案資料庫 30:會議記錄分析模組 31,31A~31B:會議記錄 37:詞彙40:專案分類模組 50:工作日誌模組 60:分詞斷句模組 61:詞彙與反文件頻率 63:向量化模組 65:餘弦相似度 67:關聯性強度 70:專案的文件 71,71A~71B:關鍵字集 73:關鍵字集頻率
Figure 02_image033
:詞彙頻率 80:專案分類訓練模組 100:電子裝置 121:處理器 122:記憶體 1224:揮發性記憶體 1226:非揮發性記憶體 123:非暫態電腦可讀取記錄媒體 124:周邊介面 125:匯流排
[圖1]繪示，依據一些實施例，電子裝置之架構示意圖； [圖2]繪示，依據一些實施例，工作日誌登載系統之方塊示意圖； [圖3]繪示，依據一些實施例，會議記錄分析之方塊示意圖； [圖4]繪示，依據一些實施例，詞彙相對於關鍵字集的關聯性強度之方塊示意圖；以及 [圖5]繪示，依據一些實施例，工作日誌登載系統之方塊示意圖。
10:工作日誌登載系統
20:專案資料庫
30:會議記錄分析模組
40:專案分類模組
50:工作日誌模組

Claims (9)

  1. 一種工作日誌登載系統，包含：一專案資料庫，儲存分別對應於複數專案的多個關鍵字集；一會議記錄分析模組，分析包含一發言內容、一出席名單及一會議期間的一會議記錄，以從該發言內容中取出複數詞彙；一專案分類模組，依據該發言內容中的該些詞彙相對於各該關鍵字集的一關聯性強度，而將該會議記錄分類至該些專案中的其中之一；以及一工作日誌模組，依據該會議記錄的分類結果，統計該出席名單中的每一人員曾出席的該會議期間及該會議期間所屬的該專案，以將統計結果預載在一工作日誌中，其中該工作日誌包含每一人員的工作內容及其對應的專案項目、每一人員的工作時間、及每一人員的差旅記錄；其中，該專案分類模組依據該些詞彙分別於該發言內容中對應的一詞彙頻率的特徵向量以及各該關鍵字集於各該專案中對應的一關鍵字集頻率的特徵向量，進行一餘弦相似度處理以計算該關聯性強度。
  2. 如請求項1所述之工作日誌登載系統，其中，該會議記錄分析模組分析該會議記錄，以計算該發言內容中每一字句的該詞彙頻率，並依據該詞彙頻率的高低，以從該發言內容中取出該些字句中的該些詞彙。
  3. 如請求項1所述之工作日誌登載系統，其中，該會議記錄分析模組分析該會議記錄以及該些關鍵字集，以從該發言內容中取出出現於該些關鍵字集的該些詞彙。
  4. 如請求項1所述之工作日誌登載系統，另包含一專案分類訓練模組，依據該些專案的複數文件進行訓練操作，並產生一判斷邏輯，以預測該發言內容中的該些詞彙相對於各該關鍵字集的該關聯性強度；其中，該專案分類模組依據該判斷邏輯，將該會議記錄分類至該些專案中的其中之一。
  5. 如請求項1所述之工作日誌登載系統，另包含一專案分類訓練模組，依據該些專案的複數文件進行訓練操作，並產生一判斷邏輯，以預測該發言內容中的該些詞彙相對於各該關鍵字集的該關聯性強度；其中，該些詞彙包含一第一詞彙及出現於該些關鍵字集的一第二詞彙；該專案分類模組依據該第一詞彙相對於各該關鍵字集的該關聯性強度產生一第一判斷結果，依據該第二詞彙相對於各該關鍵字集的該關聯性強度產生一第二判斷結果，依據該判斷邏輯產生一第三判斷結果，並依據該第一判斷結果、該第二判斷結果以及該第三判斷結果，透過權重的配比，而將該會議記錄分類至該些專案中的其中之一。
  6. 如請求項1所述之工作日誌登載系統，另包含一成本計算模組，依據該工作日誌中各該人員曾出席的會議時間、該會議期間所屬的該專案以及各該人員的一時薪，統計各該專案的一成本。
  7. 如請求項1所述之工作日誌登載系統，另包含一人機介面模組，各該人員經由該人機介面模組調控該工作日誌。
  8. 如請求項1所述之工作日誌登載系統，其中，該會議記錄分析模組自一影音裝置接收該會議記錄，並分析該會議記錄，以從該會議記錄中的該發言內容中取出該些詞彙，其中該會議記錄為一影音檔。
  9. 如請求項1所述之工作日誌登載系統，其中，該會議記錄分析模組自一通訊媒體接收該會議記錄，並分析該會議記錄，以從該會議記錄中的該發言內容中取出該些詞彙，其中該會議記錄為一文字檔。
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