申请/专利权人：尚恰实业有限公司

申请日：2024-01-02

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117495314B

主分类号：G06Q10/10

分类号：G06Q10/10;G06N5/01;G06F18/22;G06F18/23213;G06F18/243

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明涉及用于企业管理的数据技术领域，具体涉及一种基于机器学习的自动化审批方法及系统，包括：采集审批记录数据序列，对记录数据进行匹配得到样本记录词；根据不同样本记录词之间的依存关系得到应用相似性；根据不同样本记录词之间应用相似性的波动差异得到决策程度；根据样本记录词以及词向量得到审批影响程度；根据样本记录词的词性特征、决策程度以及审批影响程度得到审批逻辑参数；根据审批逻辑参数得到审批通过系数；根据审批通过系数对审批记录数据序列进行自动化审批。本发明降低了自动化审批系统的时间成本，提高了自动化审批系统的审批质量，提高了企业管理的效率。

主权项：1.一种基于机器学习的自动化审批方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集若干审批记录数据序列，所述审批记录数据序列包含多个记录数据以及一个审批结果；对记录数据进行匹配和向量转换得到若干样本记录词以及每个样本记录词的词向量；根据不同样本记录词之间的依存关系以及词向量，得到任意两个样本记录词之间的应用相似性；对于任意一个审批记录数据序列中第个样本记录词，在审批记录数据序列中，将除第个样本记录词以外的每个样本记录词记为第个样本记录词的参照记录词；根据第个样本记录词与其他样本记录词的应用相似性，得到第个样本记录词的决策程度；其中第个样本记录词的决策程度的计算方法为： 式中，表示第个样本记录词的决策程度；表示第个样本记录词在审批记录数据序列中出现的概率；表示第个样本记录词的所有参照记录词与第个样本记录词的应用相似性的方差；表示以自然常数为底的指数函数；将任意一个样本记录词记为目标记录词，根据除目标记录词以外其他样本记录词与审批结果的相关性以及词向量，得到目标记录词的审批影响程度，依次得到每个样本记录词的审批影响程度；采用如下公式计算每个记录数据的审批逻辑参数： 式中，表示任意一个记录数据的审批逻辑参数；表示记录数据中所有样本记录词的数量；表示第个样本记录词的决策程度；表示第个样本记录词的审批影响程度；表示第个样本记录词的词向量大小；根据审批逻辑参数得到每个审批记录数据序列的审批通过系数，所述审批通过系数用于描述审批记录数据序列经自动化审批后审批通过的概率；根据审批通过系数将审批记录数据序列划分为放行数据集以及未放行数据集；根据放行数据集以及未放行数据集进行自动化审批；所述根据审批通过系数将审批记录数据序列划分为放行数据集以及未放行数据集，包括的具体方法为：预设一个审批通过参数阈值，将审批通过参数大于的审批记录数据序列记为放行审批记录数据序列；将审批通过参数小于或等于的审批记录数据序列记为未放行审批记录数据序列；获取所有放行审批记录数据序列以及未放行审批记录数据序列，将所有放行审批记录数据序列构成的数据集记为放行数据集，将所有未放行审批记录数据序列构成的数据集记为未放行数据集。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 尚恰实业有限公司 一种基于机器学习的自动化审批方法及系统

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