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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：本发明提出一种基于OFD的原文标注机器学习方法及装置，以OFD格式作为知识库文件的统一格式，充分利用了OFD文件的功能的优势，充分发挥OFD文件的xml文件包的作用，创新的将训练结果注入到每一个OFD文件的xml文件包中，不但能够将标注精准的绑定在每一个文件中，还能利用OFD文件xml的结构体规则批量的训练其他OFD文件，大大减少用户标注的工作量，以OFD格式作为知识库文件的统一格式，大大的拓展了数据元集的范围，使得标注超越语义，扩展了字体、字号、颜色、正则、结构、位置、格式等范围；本发明使得用户可以直接在OFD文件上进行标注，提高了操作体验度；使得AI的运算结果在需要反向追溯时用户方可以直接看到OFD原文，从而使得结果解释更加直观可信。
主权项：1.一种基于OFD的原文标注机器学习方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：上传用于做训练标记的文件，判断其文件格式，并将不同格式的文件转换为OFD文件；步骤S2：设置多维度标准的多级数据元集，支持多级级联；步骤S3：打开标注阅读器，并加载选中OFD文件，渲染文件，并在内存中预先加载设置的多级数据元集；步骤S4：打开OFD文件，在OFD文件中选中文件中的内容，匹配对应的数据项，并记录标记内容、标签数据项、格式、位置一系列内容的信息；步骤S5：将记录的标记信息生成数据，以xml的格式加载在OFD的拓展文件中，生成带有训练模型的OFD文件；步骤S6：使用阅读器打开OFD文件，并展示标注内容的信息，并通过标注的要素，点击跳转到原文的位置中；步骤S7：将OFD文件批量导入到训练模型中对模型文件进行训练；步骤S8：将新的OFD文件输入到训练模型中，自动学习，提取训练的要素内容，生成一个新的xml包，将标注的xml包整合到OFD文件中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏中威科技软件系统有限公司 一种基于OFD的原文标注机器学习方法及装置
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