【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能機器人，具體地說，涉及一種檔案管理機器人及其工作方法。
技術介紹
1、一種檔案管理機器人及其工作方法是利用先進的機器人技術和人工智能算法來輔助檔案的自動化處理、分類、存儲和檢索，應用深度學習技術對檔案進行智能識別和自動標記，同時使用區塊鏈技術確保檔案的不可篡改性和追蹤性，從而幫助組織更高效地管理其檔案資料，提供安全的數據訪問和高效的信息檢索服務，顯著提高工作效率和數據安全性。
2、在現有的檔案管理方法中，傳統檔案管理在人為操作下存在檔案操作繁瑣甚至存在檔案因安全問題造成丟失問題。因此，提供一種檔案管理機器人及其工作方法
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種檔案管理機器人及其工作方法，以解決上述
技術介紹
中提出的傳統檔案管理在人為操作下存在檔案操作繁瑣甚至存在檔案因安全問題造成丟失問題的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術目的在于提供了一種檔案管理機器人及其工作方法，包括：
3、智能交互系統，所述智能交互系統用于機器人與用戶進行交互，負責接收和解析用戶所發出對檔案的操作指令；
4、檔案管理系統，所述檔案管理系統通過使用指令處理模塊，并利用智能導航引擎執行用戶發出的操作指令，實現對檔案的安全管理；
5、其中，所述指令處理模塊用于處理指令接收模塊隊列的指令，指令處理模塊利用智能導航引擎實現與用戶智能交互以及解析操作指令的功能；
6、全局監控系統，所述全局監控系統使用環境智能監控網格技術監控
7、作為本技術方案的進一步改進，所述智能交互系統包括指令接收模塊、指令解析模塊；
8、其中，所述指令接收模塊用于接收用戶發送的指令，并將指令存放在指令隊列中，等待指令解析模塊對操作指令進行解析，其中操作指令包括存放檔案、檢索檔案、修改檔案、刪除檔案、加密檔案、檔案重要性分類和歷史操作查詢指令；
9、其中，所述指令解析模塊用于解析用戶從指令接收模塊收到的操作指令，理解用戶的具體需求，并傳達給檔案管理系統進行執行。
10、作為本技術方案的進一步改進，所述智能導航引擎基于bert模型、上下文感知技術和語義增強理解技術所融合實現的，智能導航引擎在進行解析操作指令所涉及的步驟為：
11、s3.1、使用預訓練的bert模型來初步處理文本數據；
12、s3.2、利用上下文感知技術，基于歷史操作指令數據和用戶當前環境來調整語義理解的上下文；
13、s3.3、語義增強理解技術利用知識圖譜和語義增強融合來進一步增強語義理解。
14、作為本技術方案的進一步改進，所述s3.1中，bert模型通過自注意力機制和多層transformer網絡來編碼輸入的文本，提取深層次語義特征，bert模型在初步處理文本數據所涉及的數學模型為：
15、用戶指令x轉換為一個嵌入向量序列e：
16、e＝embed(x)；
17、通過bert模型的多層transformer網絡處理嵌入向量e，得到高級語義特征向量h：
18、h＝bert(e)＝(…(transformeri(e))…)；
19、其中，x為用戶指令；embed表示嵌入層；h為高級語義特征向量；transformeri表示第i層的transformer。
20、作為本技術方案的進一步改進，所述訓練bert模型處理用戶發出的操作的步驟如下：
21、s5.1、收集包含用戶指令的文本數據，本文數據包括查詢、存儲、修改、刪除和加密檔案；
22、s5.2、去除本文數據中無關字符和錯誤，使用bert的分詞器將文本劃分為適合模型處理的小單元，再將文本數據轉換為token序列；
23、s5.3、選擇bert?base模型，使用token序列對bert?base模型進行微調，再設置10個訓練周期，并使用交叉熵損失函數以及結合adam的優化器優化bert?base模型；
24、s5.4、將訓練好的模型部署到生產環境中，持續監控模型性能，收集反饋用于進一步優化模型。
25、作為本技術方案的進一步改進，所述s3.2中上下文感知技術基于卷積網絡和特征融合結合實現，用于理解用戶行為和環境因素，提高指令解析的準確性和相關性，其上下文感知技術所涉及的數學模型公式為：
26、上下文向量：c＝cnn(x)；
27、特征融合：h′＝f(h,c)＝concat(h.c)·wf+bf；
28、其中，所述cnn為卷積神經網絡；c為上下文向量；h為bert模型得到的語義特征向量；concat表示連接操作；wf為連接層的權重；bf為連接層的偏置。
29、作為本技術方案的進一步改進，所述s3.3中語義增強理解技術結合知識圖譜來增強語義理解，將相關的實體和關系映射為向量形式，并與融合向量h′進一步融合，所涉及的數學模型公式如下：
30、將與用戶指令相關的知識圖譜實體和關系轉換為向量k：
31、k＝kgembed(k)；
32、向量k與h′融合為s：
33、s＝g(h′,k)＝concat(h′,k)·wg+bg；
34、其中，所述s為最終的語義向量，用于決定如何響應用戶的指令；g(h′,k)語義增強融合函數；k為知識圖譜向量；kgembed為知識圖譜嵌入模型。
35、作為本技術方案的進一步改進，所述全局監控系統集成環境智能監控網格技術實現對檔案的實時全面的環境監控和安全保障；
36、其中，所述環境智能監控網格技術基于實時數據分析引擎和自動化響應技術所融合實現，用于保證檔案機器人在不斷變化的操作環境中保持高度安全和穩定性，實時監控和響應潛在威脅；
37、其中，所述潛在威脅包括網絡攻擊、物理安全威脅以及隱私泄露。
38、作為本技術方案的進一步改進，所述實時數據分析引擎基于復雜事件處理技術所實現，用于監控和維護檔案管理機器人的安全性，處理和分析來自多個數據源的事件流，實時識別出潛在威脅，實時數據分析引擎識別潛在威脅的步驟如下：
39、s9.1.1、首先定義一組感興趣的事件模式，包括多次登錄失敗、非常規地理位置的訪問、異常的數據傳輸量和不尋常的訪問時間；
40、s9.1.2、復雜事件處理技術就會在實時數據流中不斷地尋找這些模式的實例，并報告；
41、其中，所述自動化響應技術自動采取行動響應檢測到的安全威脅和操作異常，結合規則引擎和自動化腳本來執行預定義的響應措施，實現自動化響應技術涉及以下步驟：
42、s9.2.1、基于業務邏輯規則，定義在特定事件或條件觸發時系統應如何響應，并設計實現規則引擎；
43、s9.2.2、事件由監控系統捕獲，并送入規則引擎進行評估，一旦匹配到規則，規則引擎觸發警報、執行自動化本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種檔案管理機器人，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述智能交互系統(1)包括指令接收模塊、指令解析模塊；
3.根據權利要求1所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述智能導航引擎基于BERT模型、上下文感知技術和語義增強理解技術所融合實現，智能導航引擎在進行解析操作指令所涉及的步驟為：
4.根據權利要求3所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述S3.1中BERT模型通過自注意力機制和多層Transformer網絡來編碼輸入的文本，提取深層次語義特征，BERT模型在初步處理文本數據所涉及的數學模型為：
5.根據權利要求4所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述訓練BERT模型處理用戶發出的操作的步驟如下：
6.根據權利要求3所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述S3.2中上下文感知技術基于卷積網絡和特征融合結合實現，用于理解用戶行為和環境因素，提高指令解析的準確性和相關性，其上下文感知技術所涉及的數學模型公式為：
7.根據權利要求3所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述S3
8.根據權利要求1所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述全局監控系統(3)集成環境智能監控網格技術實現對檔案的實時全面的環境監控和安全保障；
9.根據權利要求8所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述實時數據分析引擎基于復雜事件處理技術所實現，用于監控和維護檔案管理機器人的安全性，處理和分析來自多個數據源的事件流，實時識別出潛在威脅，實時數據分析引擎識別潛在威脅的步驟如下：
10.一種檔案管理工作方法，用于如權利要求1-9中任意一項所述的一種檔案管理機器人，其特征在于，包括如下步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種檔案管理機器人，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述智能交互系統(1)包括指令接收模塊、指令解析模塊；
3.根據權利要求1所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述智能導航引擎基于bert模型、上下文感知技術和語義增強理解技術所融合實現，智能導航引擎在進行解析操作指令所涉及的步驟為：
4.根據權利要求3所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述s3.1中bert模型通過自注意力機制和多層transformer網絡來編碼輸入的文本，提取深層次語義特征，bert模型在初步處理文本數據所涉及的數學模型為：
5.根據權利要求4所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述訓練bert模型處理用戶發出的操作的步驟如下：
6.根據權利要求3所述的檔案管理機器人，其特征在于：所述s3.2中上下文感知技術基于卷積網絡和特征融合結合實現，用于理...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張麗麗，曹麗麗，尋瑞瑞，向艷慧，
申請(專利權)人：汶上縣社會保險事業中心，
類型：發明
國別省市：
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