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申请/专利权人：北京谷器数据科技有限公司

摘要：本申请提供的一种审批流程的批注方法、装置、设备及介质，首先接收客户端发送的多个待审批任务，然后将所述待审批任务输入批注神经网络模型，得到所述批注神经网络模型输出的批注结果，再将所述批注结果返回所述客户端；接收所述客户端发送的更正待审批任务；最后将修改后的所述待审批任务进行审批，实现了当待审批任务存在错误时，不在审批流程中将审批任务退回，而是通过批注结果返回客户端，然后根据更正后的待审批任务进行审批，能够根据对待审批任务的批注及时发现可能存在的错误，并在在线修改后继续审批，并且，在整个审批流程中减少了一个退回环节，更有利于在任务流程中当各个任务环节繁多时，提供整个审批流程的工作效率。

主权项：1.一种审批流程的批注方法，其特征在于，应用于审批流程系统的服务器端，所述审批流程系统能够协调和记录公司中不同层级的审批任务，所述审批流程系统设置有文本处理模块，所述方法包括：接收客户端发送的多个待审批任务；将所述待审批任务输入批注神经网络模型，得到所述批注神经网络模型输出的批注结果；所述文本处理模块对批注结果进行识别和分析，将所述批注结果中错误的指示内容标注在所述待审批任务的指定位置上，所述批注结果包括至少一个存在错误的待审批任务，所述批注神经网络模型的训练数据为审批任务的原始审批任务、更正待审批任务和审批结果；将所述批注结果返回所述客户端；接收所述客户端发送的更正待审批任务；所述更正待审批任务为基于所述批注结果在线修改的；将修改后的所述更正待审批任务进行审批；所述将所述待审批任务输入批注神经网络模型，得到所述批注神经网络模型输出的批注结果，包括：将所述待审批任务对应的审批数据输入所述批注神经网络模型的输入层；所述批注神经网络模型的隐层接收所述审批数据，并基于语义文本分析算法对所述审批数据进行计算，生成所述批注结果；所述语义文本分析算法用于检测所述审批数据中语义或文本存在的错误；将所述批注结果作为所述批注神经网络模型的输出层的输出结果；构建所述批注神经网络模型，包括：基于审批任务的历史数据生成历史数据训练集；利用所述历史数据训练集对所述批注神经网络模型进行训练；所述历史数据训练集的训练素材至少满足以下特征之一：所述审批结果为文本形式错误；所述审批结果为缺少必要信息；所述审批结果为格式错误；所述审批结果为误解或误传；所述审批结果为缺少必要附件或支持文件；所述审批结果为审批信息过时；所述原始审批任务与所述更正待审批任务发生文本变更；所述基于语义文本分析算法对所述审批数据进行计算之后，包括：确定所述审批数据存在错误信息；分析所述审批数据的错误信息，生成所述待审批任务的退回状态；当所述待审批任务的退回状态为非退回状态时，生成所述批注结果。

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