[發(fā)明專利]結(jié)合RPA及AI的招投標(biāo)信息校正方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210173038.3
• 申請(qǐng)日: 2022-02-24
• 公開（公告）號(hào): CN114580360A
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 白龍飛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 來也科技（北京）有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/166
• 分類號(hào): G06F40/166;G06F16/332;G06Q30/08
• 代理公司: 北京清亦華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 杜月

1.一種結(jié)合機(jī)器人流程自動(dòng)化RPA及人工智能AI的招投標(biāo)信息校正方法，其特征在于，包括：

通過機(jī)器人流程自動(dòng)化RPA系統(tǒng)，獲取招投標(biāo)信息集合中不滿足信息條件的至少一個(gè)招投標(biāo)信息，得到招投標(biāo)信息子集，所述信息條件包括第一自然語言處理NLP模型和/或篩選條件集合；

獲取針對(duì)所述招投標(biāo)信息子集中至少一個(gè)招投標(biāo)信息所輸入的校正信息；

基于所述校正信息對(duì)所述至少一個(gè)招投標(biāo)信息進(jìn)行校正，獲取招投標(biāo)校正集合。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取招投標(biāo)信息集合中不滿足信息條件的至少一個(gè)招投標(biāo)信息，得到招投標(biāo)信息子集，包括：

通過第一NLP模型獲取招投標(biāo)信息集合中的任一招投標(biāo)信息對(duì)應(yīng)的置信度；

若所述任一招投標(biāo)信息對(duì)應(yīng)的置信度低于置信度閾值，則將所述招投標(biāo)信息添加至招投標(biāo)信息子集。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取招投標(biāo)信息集合中不滿足信息條件的至少一個(gè)招投標(biāo)信息，得到招投標(biāo)信息子集，包括：

獲取所述招投標(biāo)信息集合對(duì)應(yīng)的篩選條件集合；

在所述招投標(biāo)信息集合獲取不滿足所述篩選條件集合中任一篩選條件的至少一個(gè)招投標(biāo)信息，得到招投標(biāo)信息子集。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取招投標(biāo)信息集合中不滿足信息條件的至少一個(gè)招投標(biāo)信息，得到招投標(biāo)信息子集，包括：

對(duì)所述招投標(biāo)信息集合進(jìn)行抽檢，獲取抽檢后的招投標(biāo)信息集合；

獲取針對(duì)所述抽檢后的招投標(biāo)信息集合中任一招投標(biāo)信息所輸入的抽檢結(jié)果信息；

若所述抽檢結(jié)果信息指示所述任一招投標(biāo)信息不滿足信息條件，則將所述任一招投標(biāo)信息添加至招投標(biāo)信息子集。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于所述招投標(biāo)校正集合對(duì)所述第一自然語言處理NLP模型進(jìn)行迭代，得到第二NLP模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述招投標(biāo)校正集合對(duì)所述第一自然語言處理NLP模型進(jìn)行迭代，得到第二NLP模型，包括：

獲取所述招投標(biāo)校正集合中至少一個(gè)招投標(biāo)信息的信息數(shù)量；

若所述信息數(shù)量大于信息數(shù)量閾值，則對(duì)所述第一NLP模型進(jìn)行增量訓(xùn)練，得到第二NLP模型，并清空所述招投標(biāo)校正集合。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述獲取招投標(biāo)信息集合中不滿足信息條件的至少一個(gè)招投標(biāo)信息，得到招投標(biāo)信息子集之前，還包括：

獲取無標(biāo)注訓(xùn)練樣本集合；

利用所述無標(biāo)注訓(xùn)練樣本集合對(duì)第三NLP模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到第四NLP模型；

獲取標(biāo)注訓(xùn)練樣本集合；

利用所述標(biāo)注訓(xùn)練樣本集合，對(duì)所述第四NLP模型的模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，得到所述第一NLP模型。

8.一種結(jié)合機(jī)器人流程自動(dòng)化RPA及人工智能AI的招投標(biāo)信息校正裝置，其特征在于，包括：

子集獲取單元，用于通過機(jī)器人流程自動(dòng)化RPA系統(tǒng)，獲取招投標(biāo)信息集合中不滿足信息條件的至少一個(gè)招投標(biāo)信息，得到招投標(biāo)信息子集，所述信息條件包括第一自然語言處理NLP模型和/或篩選條件集合；

信息獲取單元，用于獲取針對(duì)所述招投標(biāo)信息子集中至少一個(gè)招投標(biāo)信息所輸入的校正信息；

信息校正單元，用于基于所述校正信息對(duì)所述至少一個(gè)招投標(biāo)信息進(jìn)行校正，獲取招投標(biāo)校正集合。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述子集獲取單元包括置信度獲取子單元和信息添加子單元，所述子集獲取單元用于獲取招投標(biāo)信息集合中不滿足信息條件的至少一個(gè)招投標(biāo)信息，得到招投標(biāo)信息子集時(shí)：

所述置信度獲取子單元，用于通過第一NLP模型獲取招投標(biāo)信息集合中的任一招投標(biāo)信息對(duì)應(yīng)的置信度；

所述信息添加子單元，用于若所述任一招投標(biāo)信息對(duì)應(yīng)的置信度低于置信度閾值，則將所述招投標(biāo)信息添加至招投標(biāo)信息子集。