本发明专利技术涉及人工智能技术，揭露一种围标串标智能检测方法，包括：对企业的待识别标书进行向量化，得到标书向量；将标书向量输入串标识别模型中的多层预测网络，得到多个预测信息，对多个预测信息进行全连接，将全连接后的预测信息输入二分类器中，得到第一串标预测结果；获取企业的投标信息以及招标信息，提取投标信息和招标信息中的实体，根据预设属性和实体构建知识图谱；对知识图谱中的实体进行量化运算，得到企业的第二串标预测结果和围标预测结果；根据第一串标预测结果、第二串标预测结果以及围标预测结果生成企业的投标检测结果。本发明专利技术还提出一种围标串标智能检测装置、设备以及介质。本发明专利技术可以提高围标串标行为识别的精确性和效率。精确性和效率。精确性和效率。
【技术实现步骤摘要】
一种围标串标智能检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种围标串标智能检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]招投标是一种国际惯例，是有组织开展的一种择优成交的方式。当招标方进行招标时，需要收集来自各个企业的投标书，并根据每一个投标书的内容确定合作的企业，但是一些企业为了增加合作概率存在围标串标行为，从而谋取利益，扰乱市场秩序。目前，招标过程中大多采用人工的方式对招标数据进行围标串标的分析，一方面增加工作人员的工作量，另一方面影响了投标工作进度，并且对投标公司的的选择上，主观性较高且准确性较低。因此，现有的招标系统对招投标过程中的围标串标行为识别的精确性和效率较低。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种围标串标智能检测方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决在招投标过程中的围标串标行为识别的精确性和效率较低的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供的一种围标串标智能检测方法，包括：
[0005]获取企业的待识别标书，对所述待识别标书进行向量化，得到标书向量；
[0006]将所述标书向量分别输入预构建的串标识别模型中的多层预测网络，得到每层预测网络输出的预测信息，对每层预测网络输出的预测信息进行全连接，并将全连接后的预测信息输入预设的二分类器中，得到第一串标预测结果；
[0007]获取所述企业的投标信息以及招标信息，提取所述投标信息和招标信息中的实体，并根据预设属性和所述实体构建知识图谱；
[0008]对所述知识图谱中的实体进行量化运算，得到企业的第二串标预测结果和围标预测结果；
[0009]根据所述第一串标预测结果、所述第二串标预测结果以及所述围标预测结果生成所述企业的投标检测结果。
[0010]可选地，所述对所述待识别标书进行向量化，得到标书向量，包括：
[0011]对所述待识别标书进行分词处理，得到标书分词；
[0012]对所述标书分词的频率进行统计，得到标书词频表；
[0013]根据所述标书词频表中的词频对所述标书分词进行向量编码，得到标书向量。
[0014]可选地，所述对所述待识别标书进行分词处理，得到标书分词，包括：
[0015]利用分词器对所述待识别标书进行分词处理，得到第一分词；
[0016]根据预设的词性表和停用词表删除所述第一分词的特定分词，得到第二分词；
[0017]删除所述第二分词中的标点符号，得到标书分词。
[0018]可选地，所述根据所述标书词频表中的词频对所述标书分词进行向量编码，得到标书向量，包括：
[0019]在所述标书词频表中提取所述标书分词对应的编号，并根据所述编号生成编号向量；
[0020]判断所述编号向量的长度是否超过预设长度；
[0021]若所述编号向量的长度超过预设长度，则从所述编号向量中截取所述预设长度的向量作为所述标书向量；
[0022]若所述编号向量的长度未超过预设长度，则对所述编号向量补零，直至所述编号向量的长度达到预设长度，将补零后的编号向量作为标书向量。
[0023]可选地，所述将所述标书向量分别输入预构建的串标识别模型中的多层预测网络，得到每层预测网络输出的预测信息，包括：
[0024]识别所述标书向量中的目标标书向量和附属标书向量，将所述目标标书向量输入所述多层预测网络中的主预测网络，将所述附属标书向量输入所述多层预测网络中的辅助预测网络；
[0025]通过所述主预测网络对所述目标标书向量进行预设次数的卷积、池化操作，得到主预测信息；
[0026]通过所述辅助预测网络对所述附属标书向量将所述附属标书向量进行预设次数的卷积、池化，得到每个所述辅助预测网络对应的辅助预测结果。
[0027]可选地，所述提取所述投标信息和招标信息中的实体，包括：
[0028]提取所述投标信息和招标信息中的关键词；
[0029]根据所述关键词在预设的知识图谱数据库中进行相似检索；
[0030]将检索到相似的关键词作为所述实体。
[0031]可选地，所述对所述知识图谱中的实体进行量化运算，得到企业的第二串标预测结果和围标预测结果，包括：
[0032]根据预设权重从所述实体中选取核心实体，其中，所述核心实体包括招标核心实体和多个企业核心实体；
[0033]提取所述招标核心实体的第一预设层数属性对应的连接实体，对所述第一预设层数属性对应的实体进行重复性检测，并根据重复性检测结果生成围标预测结果。
[0034]逐一从多个所述企业核心实体中选取一个企业核心实体为目标实体；
[0035]提取所述目标实体的第二预设层数属性以及每一层属性对应的连接实体，根据预设层数属性对所述连接实体进行数值量化；
[0036]根据预设的量化规则对数值量化后的实体进行计算，得到企业的第二串标预测结果。
[0037]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种围标串标智能检测装置，所述装置包括：
[0038]标书向量生成模块，用于获取企业的待识别标书，对所述待识别标书进行向量化，得到标书向量；
[0039]第一串标预测结果生成模块，用于将所述标书向量分别输入预构建的串标识别模型中的多层预测网络，得到每层预测网络输出的预测信息，对每层预测网络输出的预测信息进行全连接，并将全连接后的预测信息输入预设的二分类器中，得到第一串标预测结果；
[0040]知识图谱构建模块，用于获取所述企业的投标信息以及招标信息，提取所述投标信息和招标信息中的实体，并根据预设属性和所述实体构建知识图谱；
[0041]实体量化运算模块，用于对所述知识图谱中的实体进行量化运算，得到企业的第二串标预测结果和围标预测结果；
[0042]投标检测结果生成模块，用于根据所述第一串标预测结果、所述第二串标预测结果以及所述围标预测结果生成所述企业的投标检测结果。
[0043]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
[0044]至少一个处理器；以及，
[0045]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0046]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的围标串标智能检测方法。
[0047]为了解决上述问题，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的围标串标智能检测方法。
[0048]本专利技术实施例通过企业的标书识别和企业的投标信息以及招标信息的实体识别两方面实现围标和串标的检测，提高了围标串标行为识别的精确性；通过串标识别模型对标书进行识别，得到第一串标预测结果，提高了围标串标行为识别的效率；通过根据投标信息以及招标信本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种围标串标智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取企业的待识别标书，对所述待识别标书进行向量化，得到标书向量；将所述标书向量分别输入预构建的串标识别模型中的多层预测网络，得到每层预测网络输出的预测信息，对每层预测网络输出的预测信息进行全连接，并将全连接后的预测信息输入预设的二分类器中，得到第一串标预测结果；获取所述企业的投标信息以及招标信息，提取所述投标信息和招标信息中的实体，并根据预设属性和所述实体构建知识图谱；对所述知识图谱中的实体进行量化运算，得到企业的第二串标预测结果和围标预测结果；根据所述第一串标预测结果、所述第二串标预测结果以及所述围标预测结果生成所述企业的投标检测结果。2.如权利要求1所述的围标串标智能检测方法，其特征在于，所述对所述待识别标书进行向量化，得到标书向量，包括：对所述待识别标书进行分词处理，得到标书分词；对所述标书分词的频率进行统计，得到标书词频表；根据所述标书词频表中的词频对所述标书分词进行向量编码，得到标书向量。3.如权利要求2所述的围标串标智能检测方法，其特征在于，所述对所述待识别标书进行分词处理，得到标书分词，包括：利用分词器对所述待识别标书进行分词处理，得到第一分词；根据预设的词性表和停用词表删除所述第一分词的特定分词，得到第二分词；删除所述第二分词中的标点符号，得到标书分词。4.如权利要求2所述的围标串标智能检测方法，其特征在于，所述根据所述标书词频表中的词频对所述标书分词进行向量编码，得到标书向量，包括：在所述标书词频表中提取所述标书分词对应的编号，并根据所述编号生成编号向量；判断所述编号向量的长度是否超过预设长度；若所述编号向量的长度超过预设长度，则从所述编号向量中截取所述预设长度的向量作为所述标书向量；若所述编号向量的长度未超过预设长度，则对所述编号向量补零，直至所述编号向量的长度达到预设长度，将补零后的编号向量作为标书向量。5.如权利要求1所述的围标串标智能检测方法，其特征在于，所述将所述标书向量分别输入预构建的串标识别模型中的多层预测网络，得到每层预测网络输出的预测信息，包括：识别所述标书向量中的目标标书向量和附属标书向量，将所述目标标书向量输入所述多层预测网络中的主预测网络，将所述附属标书向量输入所述多层预测网络中的辅助预测网络；通过所述主预测网络对所述目标标书向量进行预设次数的卷积、池化操作，得到主预测信息；通过所述辅助预测网络对所述附属标书向量将所述附属标书向量进行预设次数的卷积、池化，...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴景文，张昆，黄睿，
申请(专利权)人：湖南华菱电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。