[發明專利]一種具有自動分析輔助決策的項目查重系統在審
| 申請號: | 202211259545.5 | 申請日: | 2022-10-14 |
| 公開(公告)號: | CN115757751A | 公開(公告)日: | 2023-03-07 |
| 發明(設計)人: | 李方軍;王瓊;王晶;高建勇;張珍芬;劉志遠;周永博 | 申請(專利權)人: | 國網甘肅省電力公司信息通信公司;甘肅同興智能科技發展有限責任公司 |
| 主分類號: | G06F16/335 | 分類號: | G06F16/335;G06F16/31;G06F40/216;G06F40/284;G06N3/08 |
| 代理公司: | 深圳市賓亞知識產權代理有限公司 44459 | 代理人: | 黃磊 |
| 地址: | 730050 甘肅*** | 國省代碼: | 甘肅;62 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 具有 自動 分析 輔助 決策 項目 系統 | ||
1.一種具有自動分析輔助決策的項目查重系統,其特征在于,包括:
采集模塊,用于獲取待查詢資料、查重歷史數據;所述查重歷史數據包括歷史關鍵詞和與所述歷史關鍵詞對應的相關材料;
關鍵詞提取模塊,用于從所述待查詢資料中提取當前關鍵詞;
識別模塊,用于對所述當前關鍵詞進行識別,得到與所述當前關鍵詞的相關詞;
查重輔助模塊,用于所述當前關鍵詞的相關詞與所述歷史關鍵詞進行對比,并在所述當前關鍵詞或者所述當前關鍵詞的相關詞與所述歷史關鍵詞一致時,將所述歷史關鍵詞對應的相關材料作為輔助決策輸出;
查重模塊,用于將所述當前關鍵詞輸入至預先設置的數據庫中進行檢索,得到與所述當前關鍵詞相關的關聯材料,并根據所述關聯材料計算所述待查詢資料的重復度。
2.根據權利要求1所述的一種具有自動分析輔助決策的項目查重系統,其特征在于:所述查重系統還包括:
歷史數據更新模塊,用于以所述當前關鍵詞、所述關聯材料構建當前查重數據,并根據所述當前查重數據對所述歷史查重數據進行更新。
3.根據權利要求1所述的一種具有自動分析輔助決策的項目查重系統,其特征在于:所述關鍵詞提取模塊包括:
第一標記單元,用于對所述待查詢資料中的自選字段進行標記,得到標記詞;
第一篩選單元,用于對所述待查詢資料中包含標記詞的單句進行篩選,得到標記單句;
第一分詞單元,用于對所述標記單句進行分詞,得到多個單詞;
第二篩選單元,用于從所述多個單詞中篩選出包含自選字段的單詞;
第一統計單元,用于對所述包含自選字段的單詞進行統計,并將重復次數超過預設閾值的包含自選字段的單詞作為關鍵詞。
4.根據權利要求1所述的一種具有自動分析輔助決策的項目查重系統,其特征在于:所述識別模塊包括:
模型構建單元,用于根據預先建立的訓練數據集對人工神經網絡進行訓練得到,得到識別模型;所述訓練數據集包括多個關鍵詞、多個關鍵詞的相關詞、識別結果;
識別單元,用于通過所述識別模型對對所述當前關鍵詞進行識別,得到與所述當前關鍵詞的相關詞,所述當前關鍵詞的相關詞包括所述當前關鍵詞的同義詞、近義詞。
5.根據權利要求4所述的一種具有自動分析輔助決策的項目查重系統,其特征在于:所述查重輔助模塊包括:
對比單元,用于將所述當前關鍵詞、所述當前關鍵詞的同義詞、所述當前關鍵詞的近義詞與所述歷史關鍵詞進行對比;
關聯單元,用于在所述當前關鍵詞、所述當前關鍵詞的同義詞、所述當前關鍵詞的近義詞的其中之一與所述歷史關鍵詞一致時,將所述當前關鍵詞與所述與所述歷史關鍵詞對應的相關材料進行關聯;
輸出單元,用于將與所述當前關鍵詞關聯的相關材料進行輸出展示。
6.根據權利要求1所述的一種具有自動分析輔助決策的項目查重系統,其特征在于:所述查重模塊包括:
檢索單元,用于從預先設置的數據庫中獲取包含所述當前關鍵詞的關聯材料;
第二標記單元,用于對所述待查詢資料中的自選字段進行標記,得到標記詞;
第三篩選單元,用于對所述待查詢資料中包含標記詞的單句進行篩選,得到標記單句;
第二分詞單元,用于對所述標記單句進行分詞,得到多個單詞;
第四篩選單元,用于從所述多個單詞中篩選出包含自選字段的單詞;
第二統計單元,用于對所述包含自選字段的單詞按照重復次數進行排名,將重復次數排名中前n個的包含自選字段的單詞作為對比詞,n為預設數量值;
重復度計算單元,用于將所述對比詞與所述關聯材料進行對比,并在所述關聯材料包含所述對比詞時,將所述對比詞作為重復詞;計算所述重復詞與所述對比詞的數量比值,得到重復度數據。
7.根據權利要求1所述的一種具有自動分析輔助決策的項目查重系統,其特征在于:所述查重系統還包括:
記錄模塊,用于記錄每一次查重過程中待查詢資料的基本信息、待查詢資料的重復度,并以所述待查詢資料的基本信息、待查詢資料的重復度構建訓練數據集;所述基本信息包括技術領域、關鍵詞、作者和發布時間;
預測模塊,用于根據所述訓練數據集對預設的人工神經網絡進行訓練,得到預測模型,并根據所述預測模型對后續的待查詢資料的重復度進行預測。
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