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文档简介

本发明公开了一种基于人工智能的档案系别能力，节省大量时间并减少错误发生的可能2所述智能检索模块利用自然语言处理与深度神经网络，结合词向量模型所述智能检索模块设置有词向量模型，运用词向量模型将检索请求和索请求Q与档案文档D的语义相似度，F(T)表示检索词在文档中的词频，Rey表示文档的通过相关性得分计算公式对检索结果进行倒序排序，优先展示相所述自适应分类模块通过计算档案的信息增益值来动态调整分类策略，3其中,Gain(A)表示属性A的信息增益，D表示数据集，D,表示属性A取值为v时的47.一种适用于权利要求1_6任一项基于人工智能的档案系统的基于人工智能的档案方步骤四、按照相关性计算公式score=axsim(Q,D)+BXF(T)+YXReyxe(-x(p_e-T_))5应分类模块，所述信息共享优化模块采用融合量子随机数生成的高级加密标准改进算法，结果也可以为智能检索模块提供更准确的检索范围和6示检索请求Q与档案文档D的语义相似度，F(T)表示检索词在文档中的词频，Rey表示文7的检索请求存在拼写错误和语义模糊时，通过编辑距离算法计算与正确检索词的相似度，[0029]作为本发明的进一步方案：所述信息共享优化模块支持基于属性的访问控制8[0038]2.本发明通过信息共享优化模块采用融合量子随机数生成的高级加密标准改进索模块与信息共享优化模块协同工作，使得档案信息能够在不同用户和系统之间高效流[0039]3.本发明通过自适应分类模块依据档案属性计算信息增9[0053]在实施例一的基础上，如说明书附图中图1所示，智能检索模块设置有词向量模示检索请求Q与档案文档D的语义相似度，F(T)表示检索词在文档中的词频，Rey表示文算其在当前分类下的信息熵H(x)=-EP(x)log2p(x)，其中p(x)表示某一属性值出[0064]其中,Gain(A)表示属性使得单个字节的变化能够影响到整列的数据，最后进行轮密钥加操作，将当前轮的轮密钥与经过前面处理的数据进行按位异或运算，例如第一轮将处理后的数据“01100101异或，进一步增强加密的安全性，只有拥有正确密钥的用户能够通过相应的解密算法还原索模块与信息共享优化模块协同工作，使得档案信息能够在不同用户和系统之间高效流化技术对原始档案数据进行清洗和规范化处理，对于数值型数据，采用Z_score标准化方[0074]进一步的，通过自适应分类模块依据档案属性计算信息增益值动态调整分类策影响程度，按照相关性计算公式score=axsim(Q,D)+BXF(T)+YXReyxe(-x("_c-T.))为位于一个或多个计算机可读介质中的计算机产品，该产品包

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