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申请/专利权人：江苏中威科技软件系统有限公司
摘要：本发明提出在OFD文件上通过机器学习免去或自动标注学习的方法，在应用系统建设时预制了关键信息，通过应用系统将其写入OFD拓展文件包，使得应用系统生产出的OFD文件带入了用户所需要训练的文件特征信息，通过本技术使之能够开展自动学习，为机器学习打好坚实基础；本发明充分利用OFD文件的结构优势，迅速获取文件的特征信息，自动开展学习，大大减少了关键信息人工标注的成本，OFD文件的标注结果直接保存扩展文件，用户在进行文件相关内容检索时能够进行快速定位，也提升后期在进行文件维护和标签化的效率。
主权项：1.在OFD文件上通过机器学习免去或自动标注学习的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对不同类型文件中的内容进行实体以及实体之间的关系进行定义；步骤S2：读取OFD文件，解析OFD文件中的XML文件，判断文件是否符合标准；步骤S3：当读取的文件中的数量达到预设的数值后，对已提取的OFD文件中实体和关系的内容信息进行处理，生成自动化标注模型训练所需的数据格式；步骤S4：将文件中的文字内容和实体关系信息进行一一对应，处理后的数据导入模型进行训练，生成自动化标注模型；步骤S5：在OFD文件应用系统中对不同类型文件的实体、关系等信息进行定制，并在应用系统中添加写入实体和关系等信息的装置，在读取完文件内容后使用自动化标注模型对提取实体以及关系信息，并将提取的实体关系信息添加到OFD拓展文件中；步骤S6：提取文件应用系统中的OFD文件实体和关系信息的标准值和拓展值数据，将这些数据处理成模型训练数据格式，导入自动化标注模型进行训练；步骤S7：使用自动化标注模型对未处理的文件进行标注，对模型的自动化标注效果验证。
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权利要求：
百度查询： 江苏中威科技软件系统有限公司 在OFD文件上通过机器学习免去或自动标注学习的方法
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