[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
| 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 |
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| 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 | ||
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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