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摘要：本发明涉及文本档案处理技术领域，提供了一种基于自然语言处理的建设征地移民档案管理方法及系统，通过自然语言处理和机器学习的方法对待归档存储的原始建设征地移民档案进行深度挖掘和分析，有效地提取出档案中的关键信息，并将这些信息转化为可计算的语义向量。进一步，它能够发现并修正可能存在的错误，优化文本表述，使得档案信息更加清晰、准确。最后，根据复述后的语义向量与原始语义向量之间的差异，该方案可以提出合理的档案存储策略，从而极大地提高了档案管理的效率和质量。

主权项：1.一种基于自然语言处理的建设征地移民档案管理方法，其特征在于，应用于自然语言处理系统，所述方法包括：对待进行归档存储的原始建设征地移民档案进行档案文本语义挖掘，获得对应的档案文本语义向量集；其中，每个档案文本语义向量表征所述待进行归档存储的原始建设征地移民档案中一个文本单元具有的档案要素；将所述档案文本语义向量集拆解成第一局部文本语义向量组与第二局部文本语义向量组；依据所述第一局部文本语义向量组和所述第二局部文本语义向量组之间的文本语义共性指数，对所述第二局部文本语义向量组相对于所述档案文本语义向量集的错误部分进行复述，获得所述第一局部文本语义向量组对应的第一局部文本复述语义向量组，以及对所述第一局部文本语义向量组相对于所述档案文本语义向量集的错误部分进行复述，获得所述第二局部文本语义向量组对应的第二局部文本复述语义向量组；依据所述第一局部文本复述语义向量组与所述第二局部文本复述语义向量组，获得文本复述语义向量集；依据所述文本复述语义向量集与所述档案文本语义向量集之间的区别，获得相应的档案存储建议策略；其中，所述将所述档案文本语义向量集拆解成第一局部文本语义向量组与第二局部文本语义向量组，包括：构建窗口大小相同的第一文本扫描框和第二文本扫描框，所述第一文本扫描框和所述第二文本扫描框在任意相同分布标签下的两个成员，分别用于语义提取和非语义提取；根据所述第一文本扫描框和所述第二文本扫描框，分别对所述待进行归档存储的原始建设征地移民档案的档案文本语义向量集进行处理，得到第一局部文本语义向量组与第二局部文本语义向量组；其中，所述第一局部文本语义向量组和所述第二局部文本语义向量组之间的文本语义共性指数包括：第一局部文本语义向量组中档案文本语义向量所表示的文本单元和所述第二局部文本语义向量组中档案文本语义向量所表示的文本单元间的相对分布联系；则所述依据所述第一局部文本语义向量组和所述第二局部文本语义向量组之间的文本语义共性指数，对所述第二局部文本语义向量组相对于所述档案文本语义向量集的错误部分进行复述，获得所述第一局部文本语义向量组对应的第一局部文本复述语义向量组，以及对所述第一局部文本语义向量组相对于所述档案文本语义向量集的错误部分进行复述，获得所述第二局部文本语义向量组对应的第二局部文本复述语义向量组，包括：将所述第二局部文本语义向量组相对于所述档案文本语义向量集的错误部分，调整为第一语义提取知识特征；根据所述第二局部文本语义向量组以及，所述第二局部文本语义向量组中档案文本语义向量所表示的文本单元与所述第一语义提取知识特征所表示的文本单元间的相对分布联系，对所述第一语义提取知识特征进行复述，获得所述第一局部文本语义向量组对应的第一局部文本复述语义向量组；将所述第一局部文本语义向量组相对于所述档案文本语义向量集的错误部分，调整为第二语义提取知识特征；根据所述第一局部文本语义向量组以及，所述第一局部文本语义向量组中档案文本语义向量所表示的文本单元与所述第二语义提取知识特征所表示的文本单元间的相对分布联系，对所述第二语义提取知识特征进行复述，获得所述第二局部文本语义向量组对应的第二局部文本复述语义向量组；所述第二局部文本语义向量组中档案文本语义向量所表示的文本单元与所述第一语义提取知识特征所表示的文本单元间的相对分布联系，与所述第一局部文本语义向量组与所述第二语义提取知识特征间的相对分布联系，皆是根据所述第一局部文本语义向量组中档案文本语义向量所表示的文本单元和所述第二局部文本语义向量组中档案文本语义向量所表示的文本单元间的相对分布联系确定的；其中，文本语义共性指数用于度量两组文本之间语义相似度；其中，所述方法还包括：根据所述第二局部文本语义向量组相对于所述档案文本语义向量集的错误部分的区域定位特征与联动语义特征，得到所述第一语义提取知识特征；根据所述第一局部文本语义向量组相对于所述档案文本语义向量集的错误部分的区域定位特征与所述联动语义特征，得到所述第二语义提取知识特征；其中，所述区域定位特征用于表征所述错误部分的位置；所述联动语义特征用于表征所述错误部分的上下文信息。

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百度查询： 长江勘测规划设计研究有限责任公司 基于自然语言处理的建设征地移民档案管理方法及系统