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摘要：本发明提供一种批量邮件自动处理方法和装置，涉及人工智能技术领域，该方法包括：基于RPA空间筛选未处理邮件；基于预训练的决策树模型依序对未处理邮件进行评分；根据评分结果对未处理邮件进行批量自动处理，其中，通过RPA和AI技术实现电子邮件价值判别留存，实现了邮件的批量自动化处理，提高文档类邮件附件的处理效率和准确性。

主权项：1.一种批量邮件自动处理方法，其特征在于，包括：基于RPA技术筛选未处理邮件；基于预训练的决策树模型依序对未处理邮件进行评分；根据评分结果对未处理邮件进行批量自动处理；针对负价值邮件，将其自动删除；针对低价值邮件，将其转发到人工进行手工处理，并尝试建立新增场景的训练集；针对高价值邮件，根据其得分最高的评判场景进行留存和初步的数据处理；所述基于RPA技术筛选未处理邮件，包括：预先根据人工操作检索邮件的步骤，优化出适用于机器人的闭环检索操作步骤，并精细化闭环内的操作目标节点与时点，以此完成尚未处理邮件的遍历；所述基于预训练的决策树模型依序对未处理邮件进行评分，包括：获取一未处理邮件的文本信息、构成信息以及图片信息；其中，文本信息包括发件人邮箱、邮件主题以及正文中的文字信息，图片信息包括截图；分别对所述文本信息进行正则匹配分析和语义分析得到正则匹配结果和语义分析结果；对所述构成信息进行机器学习得到邮件特征；所述构成信息包括邮件正文中的内容成分以及对应的格式信息；所述内容成分包括：图片、附件文件、超链接中的至少一个，所述格式信息包括：图片的数量、图片的尺寸、图片的大小、附件文件的大小、正文文字的颜色、正文文字的字号或正文文字的段落间隔中的至少一个；分别对所述图片信息进行色彩构成分析和OCR识别得到色彩构成分析结果和OCR识别结果；若所述色彩构成分析结果为色彩丰富，则邮件可能为低价值的垃圾邮件；根据所述正则匹配结果、所述语义分析结果、所述邮件特征、所述色彩构成分析结果以及所述OCR识别结果获取邮件的数据特征导入预训练的决策树模型得到对应不同场景的评分；所述根据评分结果对未处理邮件进行批量自动处理包括：A针对每个邮件的场景价值评分与对应操作形成留存任务列表；B使用快捷键，唤起搜索栏；C使用win32窗口RPA控件结合的方式，在搜索栏内录入低价值的邮件主题,将邮件本身和分析后得到的邮件三类特征信息一同批量转发到另一邮箱地址进行人工辅助处理；D使用win32窗口RPA控件结合的方式，在搜索栏内录入场景价值高的邮件主题，依据邮箱自带的保存全部附件的支持能力，向邮箱软件自动发送保存全部附件的指令；E留存附件后，机器人自动读取附件内容，根据各个细分场景中存量数据文件的内容构成，形成内容相似度判别，将该邮件和附件归为到相似度最高的场景数据存储路径下；F循环上述C至E直到完成留存任务列表，使用快捷键，关闭先前收件箱的搜索栏；G抓取邮箱软件进程，在留存任务列表完成后直接杀掉该进程，退出邮箱操作。

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