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本发明公开了一种基于自然语言处理的文本自动结构化方法和系统，能够将文本文档的内容(包括文档自带序号标注错误甚至文档没有自带序号)进行自动结构化处理以转化成结构化的知识体系。其技术方案为：输入需要自动结构化处理的原始文本；利用经训练的神经网络模型对原始文本进行处理，生成有编码形式的长序列文本；通过在有编码形式的含有序号的长序列文本中查找对应编码来自动结构化文本；查找自动结构化文本中对应的编码符号，按照前后两个编码之间的关系和编码的含义将编码符号替换为相应的序号。

本发明公开了一种基于结构化的文本编辑方法和系统，提高了尤其是大容量、对内容理解要求高的电子文本的编辑效率。其技术方案为：通过先将电子文本进行自动结构化，用树形图表达文本结构，用户可在树形图上调整文本结构(例如可以通过简单的拖曳操作实现结构上的编辑)，最后系统将调整后的文本结构自动化转换成新的电子文本。相较于传统技术，本发明能够通过树形图所展现的文本内容的知识结构，让用户能全面迅速的理解电子文本对应的内容，并方便的在树形图上开展基于知识结构的编辑操作，一方面加大了用户对文本内容的把握，另一方面提高了编辑的精准度和工作效率。

本发明公开了一种图书信息协同系统和方法，能够提升对同一本图书的读者相互之间交流信息的效率，有利于读者通过协同方式加深对图书的理解。其技术方案为：在首次创建某本图书时生成开放的协同组，同时生成以该图书为根词条的默认的词条结构，涉及图书出版信息、图书内容再构、读者评论等各方面内容。后续的搜索、阅读或试图再次创建该图书的用户会自动加入到此协同组，协同组成员才能该词条结构编辑，更新的词条结构实时显示给协同组成员。系统还将相同或近似的词条合并。本发明以每一本图书为单元，形成协同组对词条结构编辑显示，加强阅读同一图书用户间关联，新用户加入协同组理解这本图书的知识结构体系，并与阅读同一本书的读者进行交流。

本发明公开了一种近似词条结构推荐方法和系统，能够自动将相近的词条结构识别出来并提供给新建词条的用户进行参考，提升了用户建立词条结构的效率、并能加深用户对词条结构的理解。其技术方案为：接收用户新建的根词条的结构，实时将结构格式转化为文本格式并存储；将转化为文本格式的新建的根词条与其他转化为文本格式的已有根词条进行两两余弦相似度对比；将余弦相似度超过预设阈值的已有根词条的文本格式转化为结构格式后呈现给用户，否则不呈现给用户。

本发明公开了一种词条结构的合并方法，能够自动将相近的词条结构进行合并，提升了用户检索词条、获取知识的效率。其技术方案为：将词条结构格式转化为文本格式；在文本格式的基础上，基于词条与词条的余弦相似度以及词条与文本的余弦相似度将多个文本合并为一个文本；将合并后的文本格式再转化为词条结构格式。