摘要
本发明提供一种融合文档解析与认知推理的公文生成方法及系统,该方法中采用卷积神经网络与图注意力网络结合的解析引擎,对输入的原始文档进行多模态特征提取,得到所述原始文档中的多模态数据;基于所述多模态数据,利用知识图谱增强的分级分类器,生成所述多模态数据的分类决策结果;基于所述多模态数据和所述分类决策结果,利用结合认知推理引擎生成任务分解结果;基于所述多模态数据的分类决策结果和任务分解结果,利用合规约束结合公文格式模板,生成公文,可以实现对复杂文档的多模态精准解析,以及利用知识图谱增强的分级分类器实现动态语义理解与分级,可以提高模糊语义场景中的分类准确率,因此可以降低识别错误率和提高准确率。
技术关键词
多模态
分级分类器
公文生成方法
格式模板
决策
数据
图谱
注意力
带时间
实用拜占庭容错
空间映射算法
索引
强化学习算法
拓扑图
模糊语义
分类准确率
共识算法
对齐模块
哈希算法
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大语言模型
异构语言
案例知识库
多语言
数据传输协议
可视化交互方法
梯度提升决策树
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长短期记忆网络
更新模型参数
开关柜温度
开关柜保护系统
特征提取网络
多模态传感器
滚动时域优化
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识别方法
特征提取器
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多模态
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大语言模型
消息传递机制
生成上下文感知
语义结构