一种基于人工智能的人事档案管理系统的制作方法

本发明涉及人事档案数字化管理，尤其涉及一种基于人工智能的人事档案管理系统。

背景技术：

1、人事档案数字化是人力资源管理信息化的核心环节，现有技术普遍采用单页扫描与逐页信息处理的技术路线，先对纸质档案进行单页独立扫描生成离散图像，再通过光学字符识别技术提取单页内的文字内容，最后基于预设的字段模板对单页文字进行结构化解析与分类存储，以此完成纸质档案向数字化档案的转化。在实际应用中，人事档案多为多页装订的成套文档，其内容具有天然的跨页连续性特征，例如个人工作履历的时间线会跨越多页呈现、职务任免文件的正文与审批意见分属不同页面、学历证明及相关附件的内容存在跨页衔接关系。

2、现有单页独立处理的技术模式，会天然割裂跨页内容之间的语义关联与逻辑延续性，在信息提取过程中无法完整识别跨页分布的语义单元，导致提取出的结构化信息呈现碎片化状态。这种碎片化信息无法直接形成完整的档案逻辑体系，需要依赖人工逐页梳理跨页内容的上下文关系并进行二次整合，不仅显著增加了数字化处理的人工成本与时间周期，还极易因人工核对的疏漏出现信息遗漏、逻辑关系错位等问题，最终制约了人事档案数字化的整体效率与数据质量。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于人工智能的人事档案管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种基于人工智能的人事档案管理系统，其特征在于，包括：

3、图像序列获取模块，用于获取整本人事档案的连续扫描图像序列；

4、信息抽取模块，用于对所述连续扫描图像序列执行跨页语义流对齐，并在对齐过程中同步进行结构化信息抽取，生成带有时序标签与逻辑关系标签的人事档案语义网络；

5、语义校验模块，用于对所述人事档案语义网络，采用时序特征图谱与逻辑规则联合约束的图神经网络进行端到端校验，生成每个跨页语义单元的验证置信度；

6、档案构建模块，用于根据所述验证置信度对跨页语义单元进行筛选，并利用筛选后的跨页语义单元构建数字化人事档案。

7、优选地，所述图像序列获取模块，具体用于：

8、提取每幅图像的唯一标识特征与边界语义特征，所述唯一标识特征用于区分不同档案的图像，所述边界语义特征用于表征图像边缘的内容连续性；

9、基于所述边界语义特征建立相邻图像的时序关联，生成初始图像序列；

10、基于所述唯一标识特征校验所述初始图像序列的完整性与唯一性，剔除重复图像与不属于本次档案的无效图像；

11、生成带有物理档案对应关系标记的连续扫描图像序列。

12、优选地，所述信息抽取模块具体用于：

13、对连续扫描图像序列进行全局语义特征提取，得到全局语义特征集；

14、基于全局语义特征集与边界语义特征，建立跨页图像的全局语义关联；

15、对同步抽取的结构化信息进行语义单元绑定，得到与跨页语义关联对应的结构化信息集，并在绑定过程中为档案元素分配语义节点类型并建立从属关系边，生成带元素类型的语义子网络；

16、由所述语义子网络构成所述结构化信息集。

17、优选地，所述信息抽取模块在执行生成带有时序标签与逻辑关系标签的人事档案语义网络时，具体用于：

18、对人事档案语义网络中的实体节点进行特征聚类，得到实体聚类结果；

19、基于实体聚类结果，将描述同一实体的多个节点合并为统一实体节点；

20、对统一实体节点的关联边进行整合，得到人事档案语义网络。

21、优选地，所述语义校验模块在执行采用时序特征图谱与逻辑规则联合约束的图神经网络进行端到端校验时，具体用于：

22、提取人事档案语义网络中每个实体节点的时序标签与关联事件，得到实体时间序列事件集；

23、基于实体时间序列事件集，构建每个实体对应的实体级时序特征图谱；

24、将实体级时序特征图谱输入图神经网络，得到实体级时序验证结果。

25、优选地，所述语义校验模块还用于：

26、提取人事档案语义网络中的档案类型标签，得到档案类型标识；

27、基于档案类型标识，加载对应的专属逻辑规则集；

28、将所述专属逻辑规则集所定义的元素间逻辑关系，作为所述图神经网络消息传递或节点更新的约束条件，以得到受所述逻辑规则约束的图神经网络。

29、优选地，所述语义校验模块在执行生成每个跨页语义单元的验证置信度时，具体用于：

30、对每个跨页语义单元的验证置信度进行阈值判断，得到低置信度跨页语义单元集；

31、对低置信度跨页语义单元对应的语义子网络进行节点与边的遍历，得到矛盾节点集与矛盾边集；

32、将矛盾节点集与矛盾边集标记到对应的跨页语义单元，得到带矛盾标记的验证结果。

33、优选地，所述档案构建模块在执行根据所述验证置信度对跨页语义单元进行筛选时，具体用于：

34、对低置信度跨页语义单元进行语义上下文提取，得到语义上下文特征集；

35、基于语义上下文特征集与人事档案语义网络，生成语义补全候选集；

36、将语义补全候选集与筛选后的高置信度跨页语义单元进行关联存储，得到关联后的跨页语义单元集。

37、优选地，所述档案构建模块在执行利用筛选后的跨页语义单元构建数字化人事档案时，具体用于：

38、提取筛选后的跨页语义单元的逻辑关系标签，得到逻辑关系图谱；

39、基于逻辑关系图谱，划分数字化人事档案的层级结构；

40、根据层级结构与逻辑关系，排列跨页语义单元的内容顺序，得到结构化的数字化人事档案。

41、优选地，所述档案构建模块还用于：

42、在生成结构化的数字化人事档案时，提取档案中人员的唯一标识信息与当前时间戳，生成防篡改归档水印，并将所述归档水印嵌入数字化人事档案的元数据或档案图像层中。

1.一种基于人工智能的人事档案管理系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的人事档案管理系统，其特征在于，所述图像序列获取模块，具体用于：

3.如权利要求2所述的一种基于人工智能的人事档案管理系统，其特征在于，所述信息抽取模块具体用于：

4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的人事档案管理系统，其特征在于，所述信息抽取模块在执行生成带有时序标签与逻辑关系标签的人事档案语义网络时，具体用于：

5.如权利要求1所述的一种基于人工智能的人事档案管理系统，其特征在于，所述语义校验模块在执行采用时序特征图谱与逻辑规则联合约束的图神经网络进行端到端校验时，具体用于：

6.如权利要求5所述的一种基于人工智能的人事档案管理系统，其特征在于，所述语义校验模块还用于：

7.如权利要求4所述的一种基于人工智能的人事档案管理系统，其特征在于，所述语义校验模块在执行生成每个跨页语义单元的验证置信度时，具体用于：

8.如权利要求8所述的一种基于人工智能的人事档案管理系统，其特征在于，所述档案构建模块在执行根据所述验证置信度对跨页语义单元进行筛选时，具体用于：

9.如权利要求1所述的一种基于人工智能的人事档案管理系统，其特征在于，所述档案构建模块在执行利用筛选后的跨页语义单元构建数字化人事档案时，具体用于：

10.如权利要求1所述的一种基于人工智能的人事档案管理系统，其特征在于，所述档案构建模块还用于：