通过机器学习实现格式文件规范化的方法

本发明提出通过机器学习实现格式文件规范化的方法，通过检测模型对文件进行标识和纠正，根据纠正后的文件确定文件类型，再根据文件类型检验文件完整性、校验位置规范性以及校验内容规范性；本发明通过对文件可能出现的类型进行穷尽构建模型，通过模型对比判断文件中的类型并判断其完整性、规范性，能够实现格式文件规范化的迅速判断，通过机器人对某些不规范的文件进行校正，校正后的文件重新校验直至符合格式文件的完整性、规范性，大大减少人工校正的工作量，有利于利用文件的分类归档。