一种自动填充信息的方法、装置、存储介质及设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114357955A(43)申请公布日2022.04.15(21)申请号202111675834.9G06N3/08(2006.01)(22)申请日2021.12.31(71)申请人科大讯飞股份有限公司地址230088安徽省合肥市高新区望江西路666号(72)发明人郭思敏刘权陈志刚(74)专利代理机构北京集佳知识产权代理有限公司11227代理人柳虹(51)Int.Cl.G06F40/174(2020.01)G06F40/279(2020.01)G06F40/30(2020.01)G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书12页附图2页(54)发明名称一种自动填充信息的方法、装置、存储介质及设备(57)摘要本申请公开了一种自动填充信息的方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先获取目标文档，然后将目标文档输入至预先构建的文本分类模型，识别得到目标文档对应的预设分类；接着将目标文档输入至其对应的预设分类下的语义分类模型，识别得到目标文档的语义信息，进而可以根据该语义信息，自动向目标人员推荐目标办公软件，并在目标人员触发运行目标办公软件时，自动回填相关办公信息。由于本申请是先利用文本分类模型对目标文档进行分类，再利用对应分类下的语义分类模型识别得到目标文档的语义信息，从而能够根据该语义信息自动为目标人员推荐目标办公软件并回填相关的办公信息，进而减少了目标人员的手动操作，提升了目标人员的办公效率。CN114357955ACN114357955A权利要求书1/2页1.一种自动填充信息的方法，其特征在于，包括：获取目标文档；所述目标文档为自动监控终端设备的桌面或应用得到的；将所述目标文档输入至预先构建的文本分类模型，识别得到所述目标文档对应的预设分类；所述预设分类包括闲聊类型、项目信息类型、工作触发类型；将所述目标文档输入至其对应的预设分类下的语义分类模型，识别得到所述目标文档的语义信息；根据所述目标文档的语义信息，自动向所述目标人员推荐目标办公软件，并在所述目标人员触发运行所述目标办公软件时，自动回填相关办公信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本分类模型的构建方式如下：获取样本文档；所述样本文档为自动监控终端设备的桌面或应用得到的；利用所述样本文档，对初始文本分类模型进行训练，得到所述文本分类模型；其中，所述初始文本分类模型包括输入层、编码层、双向长短时记忆循环神经网络Bilstm层、注意力attention层、全连接层和输出层。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述目标文档输入至预先构建的文本分类模型，识别得到所述目标文档对应的预设分类，包括：将所述目标文档的字向量通过所述输入层输入编码层，得到编码向量；将所述编码向量输入所述Bilstm层，得到所述目标文档中每个字的上下文特征向量；将所述目标文档中每个字的上下文特征向量输入所述attention层，得到加权后的上下文特征向量；将所述加权后的上下文特征向量输入所述全连接层，对所述目标文档进行分类，并将得到的分类结果通过所述输出层进行输出。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标文档对应的预设分类为工作触发类型时，所述将所述目标文档输入至其对应的预设分类下的语义分类模型，识别得到所述目标文档的语义信息，包括：将所述目标文档输入至工作触发类型下的第一语义分类模型，识别得到所述目标文档的语义信息对应的目标办公软件；和/或，将所述目标文档输入至工作触发类型下的第二语义分类模型，识别得到所述目标文档的语义信息所属的项目信息；其中，所述第一语义分类模型和所述第二语义分类模型均是利用属于工作触发分类的样本文档训练得到的。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述目标文档对应的预设分类为项目信息类型时，所述将所述目标文档输入至其对应的预设分类下的语义分类模型，识别得到所述目标文档的语义信息，包括：将所述目标文档输入至项目信息类型下的第三语义分类模型，识别得到所述目标文档的语义信息所属的项目信息；其中，所述第三语义分类模型是利用属于项目信息分类的样本文档训练得到的。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标文档输入至其对应的预设分类下的语义分类模型，识别得到所述目标文档的语义信息之后，所述方法还包括：从所述目标文档的语义信息中提取关键信息；2CN114357955A权利要求书2/2页从所述关键信息中抽取实体及实体之间关系，构成实体关系三元组，并将所述实体关系三元组存入所述目标文档的语义信息所属项目的数据库中。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述目标文档的语义信息，自动向所述目标人员推荐目标办公软件之