本發(fā)明屬于word文件編輯，尤其涉及一種基于c#的指令式word批量編輯方法。

背景技術：

1、隨著技術的發(fā)展，各行各業(yè)對word文件的編輯需求越來越多，已經不止于對單個文件的編輯，隨著文件模板逐漸固化，word格式也趨近相似，批處理需求已然成為很多業(yè)務場景下的訴求。對于批處理，現有技術方案大致有這么幾類：bat批處理程序能對文件名稱、文件系統(tǒng)進行批量編輯；通過poi依賴、python庫或者其他第三方依賴開發(fā)的word批處理程序；通過word嵌入自動化腳本實現批處理；基于模板批量生成來代替批量編輯。

2、bat批處理程序：局限性太大，無法方便的批量編輯word內容；

3、通過第三方依賴批處理程序：用戶成本較高，需要學習開發(fā)語言，第三方依賴使用方法，根據業(yè)務情況設計、開發(fā)應用程序，觸發(fā)功能才能實現批處理，出現問題很難發(fā)現和解決；

4、通過word嵌入自動化腳本實現批處理：普通用戶很難實現，無法簡單的控制批量情況和無法直觀的確認批量編輯效果；

5、基于模板批量再次生成word覆蓋原文件，是一種目前常用的用于代替編輯的方法，缺點在于重新生成銷毀了原文件，重新創(chuàng)建，寫入文件給設備增加了更多的負載壓力，很難處理模板變量的快速編輯。

6、基于此，本發(fā)明設計了一種基于c#的指令式word批量編輯方法，以解決上述問題。

技術實現思路

1、本發(fā)明的目的在于：為了解決基于模板批量再次生成word覆蓋原文件，是一種目前常用的用于代替編輯的方法，缺點在于重新生成銷毀了原文件，重新創(chuàng)建，寫入文件給設備增加了更多的負載壓力，很難處理模板變量的快速編輯的問題，而提出的一種基于c#的指令式word批量編輯方法。

2、為了實現上述目的，本發(fā)明采用了如下技術方案：

3、一種基于c#的指令式word批量編輯方法，包括：

4、s1：指令執(zhí)行外接程序worder，在word程序運行時啟動，用于實時接收指令，翻譯為word程序可直接執(zhí)行的程序命令，異步完成執(zhí)行后回調上報結果；

5、s2：中間服務worderapi，windows后臺自動運行服務程序，提供控制臺指令面板程序和各類程序語言對接sdk服務，提供實時交互服務，管理多執(zhí)行器，匯聚執(zhí)行結果，開放本地api對接用戶及其它程序；

6、s3：用戶級接入應用程序，直接引入對應開發(fā)語言sdk，通過sdk觸發(fā)接口調用，傳輸接口規(guī)范指令和參數。

7、作為上述技術方案的進一步描述：

8、所述用戶級接入應用程序，通過本地搭建簡單可視化窗口，接入本地開放api，觸發(fā)指令并傳遞參數，可視化展示結果。

9、作為上述技術方案的進一步描述：

10、所述用戶級接入應用程序，不依賴其它應用程序，直接快速學會中間服務提供的控制臺指令面板，按照指令面板提示，輸入1、2和3或者a、b和c，快捷觸發(fā)指令，再根據指令參數提示，輸入指令參數，也支持鏈式指令編排，多個指令和參數通過編排指令0，開啟簡單的多指令編排，然后逐一選擇指令輸入參數回車，通過輸入#回車提交多個指令操作。

11、作為上述技術方案的進一步描述：

12、所述開發(fā)語言sdk基于隱馬爾科夫模型的語言識別：

13、語言識別訓練時，首先對語言信號進行預處理和特征處理，獲得語言的特征參數，并創(chuàng)建聲學模型進行識別基本單元；

14、基本單元識別過程中，根據一定的標準和措施對輸入的語言信號進行比對核驗，最終得到識別結果。

15、作為上述技術方案的進一步描述：

16、所述語言識別過程中，隱馬爾科夫模型為一種概率模型，使用隱馬爾科夫鏈進行模擬雙重隨機過程，語言信號的統(tǒng)計特征會發(fā)生改變。

17、作為上述技術方案的進一步描述：

18、所述語言識別過程中，先根據識別需求，構件語言庫，再對語言庫內的所有詞語分別建立隱馬爾科夫模型，通過不斷訓練修改隱馬爾科夫模型中的數據，從而獲得最佳的隱馬爾科夫模型。

19、作為上述技術方案的進一步描述：

20、所述隱馬爾科夫模型的訓練算法基于最陡梯度下降局部優(yōu)化算法baum-welch，設定訓練序列q和模型γ，在t時刻隱馬爾科夫模型鏈在狀態(tài)pt時為wi，在t+1時刻狀態(tài)pt+1時為wj：

21、ξt(i，j)＝m(q，pt＝wi，pt+1＝wj|γ)

22、前向變量和后向變量推算出：

23、ξt(i，j)＝[st(i)sijcj(qt+1)μt+1(j)]/m(q|γ)

24、作為上述技術方案的進一步描述：

25、所述隱馬爾科夫模型鏈在t時刻的wi狀態(tài)概率：

26、

27、3個參數的重估公式為：

28、

29、式中，st(i)時t時刻狀態(tài)為i時的前向概率，μt+1(j)是t+1時刻狀態(tài)為j時的后向概率，給定模型γ，觀測序列q的概率為m(q|γ)，狀態(tài)轉移概率矩陣a的元素為sij，觀測概率矩陣b的元素是cj(qt+1)，狀態(tài)wi轉移期望值數量為wi狀態(tài)轉移至wj狀態(tài)期望值數量為

30、作為上述技術方案的進一步描述：

31、所述采用粒子群優(yōu)化隱馬爾科夫模型算法：

32、給定初始化條件，確定最大速度、學習因子α1和α2、粒子群規(guī)模β、慣性權重θ以及最大迭代次數，同時確定隱馬爾科夫模型的狀態(tài)數、觀測值數和觀測序列；

33、對π、a和b矩陣進行歸一化處理，進一步將速度與位移進行更新；

34、將慣性權重值進行更新，進一步將個體與全局的最優(yōu)值進行更新，通過計算獲得適應度函數；

35、根據是否加入擾動算子，若是達到終止條件，則輸出適應值和最優(yōu)解，否則加入擾動算子。

36、作為上述技術方案的進一步描述：

37、所述隱馬爾科夫模型對指令和參數錯誤進行智能識別步驟包括：

38、先在指令和參數的信號中提取錯誤信息，作為特征提??；

39、對特征參數進行優(yōu)化，用作隱馬爾科夫模型的訓練，獲得不同狀態(tài)下hmm訓練的模型，并將此作為輸入hmm模型的測試數據。

40、綜上所述，由于采用了上述技術方案，本發(fā)明的有益效果是：

41、1、本發(fā)明中，指令式word內容編輯，降低學習和實現成本、指令執(zhí)行外接程序實時執(zhí)行指令提高效率、中間服務提供了更多的使用及實現可能性，更靈活，用戶更好接受的可視化確認方案，同時減少對已有文件的銷毀和重建負載的解決方案。

42、2、本發(fā)明中，windows運行系統(tǒng)外接sdk通信二次開發(fā)接口搭建語言識別平臺，然后使用語音識別技術提取語言指令，根據word程序進而設計語言控制系統(tǒng)。

技術特征：

1.一種基于c#的指令式word批量編輯方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的一種基于c#的指令式word批量編輯方法，其特征在于，所述用戶級接入應用程序，通過本地搭建簡單可視化窗口，接入本地開放api，觸發(fā)指令并傳遞參數，可視化展示結果。

3.根據權利要求1所述的一種基于c#的指令式word批量編輯方法，其特征在于，所述用戶級接入應用程序，不依賴其它應用程序，直接快速學會中間服務提供的控制臺指令面板，按照指令面板提示，輸入1、2和3或者a、b和c，快捷觸發(fā)指令，再根據指令參數提示，輸入指令參數，也支持鏈式指令編排，多個指令和參數通過編排指令0，開啟簡單的多指令編排，然后逐一選擇指令輸入參數回車，通過輸入#回車提交多個指令操作。

4.根據權利要求1所述的一種基于c#的指令式word批量編輯方法，其特征在于，所述開發(fā)語言sdk基于隱馬爾科夫模型的語言識別：

5.根據權利要求4所述的一種基于c#的指令式word批量編輯方法，其特征在于，所述語言識別過程中，隱馬爾科夫模型為一種概率模型，使用隱馬爾科夫鏈進行模擬雙重隨機過程，語言信號的統(tǒng)計特征會發(fā)生改變。

6.根據權利要求5所述的一種基于c#的指令式word批量編輯方法，其特征在于，所述語言識別過程中，先根據識別需求，構件語言庫，再對語言庫內的所有詞語分別建立隱馬爾科夫模型，通過不斷訓練修改隱馬爾科夫模型中的數據，從而獲得最佳的隱馬爾科夫模型。

7.根據權利要求6所述的一種基于c#的指令式word批量編輯方法，其特征在于，所述隱馬爾科夫模型的訓練算法基于最陡梯度下降局部優(yōu)化算法baum-welch，設定訓練序列q和模型γ，在t時刻隱馬爾科夫模型鏈在狀態(tài)pt時為wi，在t+1時刻狀態(tài)pt+1時為wj：

8.根據權利要求7所述的一種基于c#的指令式word批量編輯方法，其特征在于，所述隱馬爾科夫模型鏈在t時刻的wi狀態(tài)概率：

9.根據權利要求8所述的一種基于c#的指令式word批量編輯方法，其特征在于，所述采用粒子群優(yōu)化隱馬爾科夫模型算法：

10.根據權利要求9所述的一種基于c#的指令式word批量編輯方法，其特征在于，所述隱馬爾科夫模型對指令和參數錯誤進行智能識別步驟包括：

技術總結
本發(fā)明公開了一種基于C#的指令式Word批量編輯方法，屬于Word文件編輯技術領域，包括：S1：指令執(zhí)行外接程序Worder，在Word程序運行時啟動，用于實時接收指令，翻譯為Word程序可直接執(zhí)行的程序命令，異步完成執(zhí)行后回調上報結果；S2：中間服務WorderAPI，Windows后臺自動運行服務程序，提供控制臺指令面板程序和各類程序語言對接SDK服務，提供實時交互服務，管理多執(zhí)行器，匯聚執(zhí)行結果，開放本地API對接用戶及其它程序。本發(fā)明中，指令式Word內容編輯，降低學習和實現成本、指令執(zhí)行外接程序實時執(zhí)行指令提高效率、中間服務提供了更多的使用及實現可能性，更靈活，用戶更好接受的可視化確認方案，同時減少對已有文件的銷毀和重建負載的解決方案。

技術研發(fā)人員：管為進,徐萍
受保護的技術使用者：深圳海規(guī)網絡科技有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/10