一种基于文本语义分析需求与输出成果之间匹配度的方法
基本信息
| 申请号 | CN202010220922.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111309871A | 公开（公告）日 | 2020-06-19 |
| 申请公布号 | CN111309871A | 申请公布日 | 2020-06-19 |
| 分类号 | G06F16/33(2019.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 李洁茹;刘同新;徐剑;张若兴 | 申请（专利权）人 | 普华讯光（北京）科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京润捷智诚知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 普华讯光（北京）科技有限公司 |
| 地址 | 100070北京市丰台区南四环西路186号四区6号楼9层01单元（园区） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于文本语义分析需求与输出成果之间匹配度的方法，包括以下步骤：步骤1.数据集标注；步骤2.技术文档预处理；步骤3.单参数模型训练及预测；步骤4.多参数模型预测结果集成；本发明的有益效果：首次将深度学习与NLP技术应用于企业项目管理的项目关联度计算领域，根据项目需求及成果描述计算两个项目之间的关联匹配度，有效降低了关联项目定位的难度，同时也可以帮助需求方快速、高效地定位适配自己需求的优质项目，大幅度缩减用于成果筛选匹配方面的时间及资源投入，凭借已有项目成果技术文档与项目申报指南的文本数据计算项目之间的关联匹配程度，进而辅助大型企业在项目招投标环节中筛选高匹配度的优质项目。 |
