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[發(fā)明專利]招投標(biāo)信息評(píng)審專家識(shí)別系統(tǒng)及方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201911037773.6 申請(qǐng)日: 2019-10-29
公開(公告)號(hào): CN112016272A 公開(公告)日: 2020-12-01
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 賈新 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 河南拓普計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)工程有限公司
主分類號(hào): G06F40/151 分類號(hào): G06F40/151;G06F40/279;G06F40/30
代理公司: 河南科技通律師事務(wù)所 41123 代理人: 樊羿;張曉輝
地址: 450000 河南省鄭州市金*** 國省代碼: 河南;41
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 投標(biāo) 信息 評(píng)審 專家 識(shí)別 系統(tǒng) 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種招投標(biāo)信息評(píng)審專家識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,包括:

文本清洗單元,用于將招標(biāo)信息文本轉(zhuǎn)換為自然語句的集合;

人名識(shí)別單元,用于識(shí)別所述自然語句中的人名;

人名標(biāo)簽提取單元,用于提取含有人名的語句的前一或前多語句作為人名標(biāo)簽;

人名標(biāo)簽判斷單元,用于判斷所述人名標(biāo)簽是/否為專家標(biāo)簽;

輸出單元,用于統(tǒng)一識(shí)別出的屬于專家的人名的格式并輸出至結(jié)果文本。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的招投標(biāo)信息評(píng)審專家識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,所述文本清晰單元包括正則清洗模塊,用于使用正則表達(dá)式對(duì)所述招標(biāo)信息文本進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的招投標(biāo)信息評(píng)審專家識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,所述人名識(shí)別單元包括閾值設(shè)置模塊,用于設(shè)置被識(shí)別出的人名個(gè)數(shù)的閾值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的招投標(biāo)信息評(píng)審專家識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,所述人名識(shí)別單元包括pyhanlp自然語言工具包。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的招投標(biāo)信息評(píng)審專家識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,所述人名標(biāo)簽提取單元包括標(biāo)簽長(zhǎng)度限制模塊,用于設(shè)置所述人名標(biāo)簽的最小長(zhǎng)度。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的招投標(biāo)信息評(píng)審專家識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,所述人名標(biāo)簽判斷單元包括scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)框架的LogisticRegression邏輯回歸包。

7.一種利用權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)識(shí)別招投標(biāo)信息評(píng)審專家的方法,其特征在于,包括以下步驟:

S1:計(jì)算機(jī)利用文本處理軟件去除待識(shí)別的文本中自然語句以外的字符;

S2:處理器判斷所述待識(shí)別的文本語句中是否含有人名;若是,則進(jìn)入步驟S3,若否,則繼續(xù)判斷下一句;

S3:計(jì)算機(jī)利用文本處理軟件提取步驟S2中含有人名的語句的前一句作為人名標(biāo)簽;

S4:處理器判斷步驟S3中的人名標(biāo)簽是否為評(píng)審專家標(biāo)簽;若是,則進(jìn)入步驟S5,若否,則返回步驟S2繼續(xù)判斷下一句;

S5:處理器統(tǒng)一步驟S4中評(píng)審專家標(biāo)簽后一句中的人名的格式,并輸出至結(jié)果文本。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的識(shí)別招投標(biāo)信息評(píng)審專家的方法,其特征在于:在所述步驟S1中,使用正則表達(dá)式去除待識(shí)別的文本中的HTML標(biāo)簽、空白行和空白字符。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的識(shí)別招投標(biāo)信息評(píng)審專家的方法,其特征在于:在所述步驟S2中,使用pyhanlp自然語言工具包判斷語句中是否有人名。

10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的識(shí)別招投標(biāo)信息評(píng)審專家的方法,其特征在于:在所述步驟S4中,使用scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)框架的邏輯回歸包LogisticRegression生成評(píng)審專家判斷模塊來識(shí)別人名標(biāo)簽是否為評(píng)審專家標(biāo)簽。

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說明:

1、專利原文基于中國國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級(jí)中);

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