【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工程管理，具体为一种智能招投标信息识别方法。
技术介绍
1、招投标过程中的信息管理和分析通常涉及大量的文档和数据，这些数据往往来自不同的招投标平台、合同文件、投标书以及技术和财务报表等多个来源。由于招投标文档通常具有复杂的结构和内容，包含了大量的行业术语、法律条款、技术要求及财务数据，传统的人工处理和传统信息提取方法往往面临着较大的挑战。现有技术多依赖于基于规则或模板的方法，这些方法通常需要人为定义大量的规则，且难以应对招投标文档中不断变化的内容和格式。
2、现有的自然语言处理(nlp)技术，如bert、gpt等预训练模型，虽然可以处理一般文本数据，但在招投标领域，文档中涉及的术语和表达方式具有强烈的专业性。通用模型难以有效识别行业特定的实体和关系。现有的命名实体识别(ner)模型，也多基于通用模型，无法充分理解招投标中的复杂语境，容易导致实体识别不准确或漏识别重要信息。此外，传统的多文档信息整合与关系分析也往往依赖于简单的文本比对，无法处理跨文档信息的深层次关联和推理。因此，如何通过深度学习技术，结合行业知识和上下文信息，提高招投标文档中信息识别的准确性和效率，成为当前技术面临的重要问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种智能招投标信息识别方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种智能招投标信息识别方法，包括以下步骤：
3、s1、招投标信息文档格式标准化与
4、s2、构建招投标领域专用的自然语言处理模型；
5、s3、基于深度学习的多层次信息提取模型训练；
6、s4、跨文档信息整合与关联分析；
7、s5、基于规则的异常检测与校验；
8、s6、语义理解与情感分析；
9、s7、自动化标的物描述与技术规格提取；
10、s8、实时动态监控与信息更新机制；
11、s9、基于图谱的决策支持与推荐系统。
12、进一步优化本技术方案，所述步骤s1中，招投标文件包括pdf、word、exce l的文件格式，将招投标文件转换为统一的格式，为可读的纯文本格式；
13、通过ocr光学字符识别技术或api接口提取文档中的文本数据，识别并去除噪音内容，确保文本内容的完整性与准确性；
14、同时，对文档中的段落、表格、标题进行结构化处理，用于后续的识别过程中提取信息。
15、进一步优化本技术方案，所述步骤s2中，在进行文本分析之前，自然语言处理模型通过大量的招投标文件进行训练，收集特定行业的术语、关键词以及常见的语法结构，增加对招投标文件中高频词汇和行业术语的识别能力，使模型进行高效处理与招投标相关的内容。
16、进一步优化本技术方案，所述自然语言处理模型包括词嵌入层、多层自注意力机制、领域术语增强模块、双向编码机制以及领域特定的损失函数；
17、词嵌入层，基于预训练的嵌入矩阵，专门为招投标领域优化，通过大规模的招投标文档数据进行微调，用于捕捉招投标特定领域的行业术语和法律条款；
18、多层自注意力机制，用于帮助模型在处理长文档时，从全局和局部语境中获取词汇的关系；
19、领域术语增强模块，通过引入一个领域术语库对自注意力结果进行调节，增强模型对特定领域术语的敏感性；
20、双向编码机制，用于确保模型同时考虑招投标文档中上下文之间的依赖关系，包括复杂合同条款和技术规范的长距离依赖；
21、损失函数，用于确保模型对招投标文档中特殊术语的重点关注和精准识别。
22、进一步优化本技术方案，所述领域术语增强模块中，内置有一个领域术语库对自注意力结果进行调节：
23、
24、其中，hi是通过自注意力机制获得的上下文表示，λ是调节参数，tt是术语嵌入，sim(ei，t)是词嵌入与术语嵌入之间的相似度，该模块用于增强模型对特定领域术语的敏感性。
25、进一步优化本技术方案，所述自然语言处理模型在使用时，包括以下流程：
26、数据预处理与词汇嵌入生成：将招投标文件中的文本经过ocr和预处理转化为标准化的输入格式，利用领域特定的词嵌入生成器，将文本转换为词向量，输入到模型的词嵌入层；
27、自注意力机制与术语增强模块处理：在词嵌入生成后，输入到多头自注意力机制中，提取文本中的上下文信息，重点关注长距离依赖关系，领域术语增强模块利用行业术语库对词向量进行微调，使得模型更加关注行业中关键术语及其关联语境；
28、双向编码与上下文整合：通过双向编码机制，对招投标文档的上下文进行综合处理，确保对合同条款、技术规格的复杂信息进行有效解码；
29、关键信息提取与分类：利用训练好的模型，自动从文档中识别出关键实体，包括项目名称、金额、期限并进行分类，通过领域特定的损失函数，模型对关键信息进行重点关注，确保提取结果的高精度和高召回率。
30、进一步优化本技术方案，所述步骤s3中，构建一个多层次的命名实体识别模型，自动识别出项目名称、时间节点、金额数额的关键信息；
31、命名实体识别模型包括输入嵌入层、双向lstm层、层次化注意力机制、命名实体识别层以及损失函数；
32、输入嵌入层，输入文本经过bert进行嵌入生成，bert捕捉到词汇之间的上下文关系；
33、双向lstm层，在bert生成的词嵌入之后，输入到双向lstm网络中进行序列建模；
34、层次化注意力机制，用于模型在不同的层次上对不同的信息进行加权关注；
35、命名实体识别层，用于将模型的输出转换为每个词的标签，完成命名实体识别任务；
36、损失函数，用于考虑常规的交叉熵损失，并引入实体间语义相关性的约束。
37、进一步优化本技术方案，所述命名实体识别层，为在lstm和注意力机制的基础上添加的一个线性层，将模型的输出转换为每个词的标签，完成命名实体识别任务；
38、实体的标签包括：项目名称、投标人、金额、日期；使用条件随机场crf作为输出层，用于捕捉标签之间的依赖关系，确保相邻实体之间的一致性；命名实体识别层的模型如下所示：
39、yi＝crf(ai)；
40、其中，yi表示词xi的实体标签，crf层考虑实体标签之间的约束和依赖关系，避免识别中的标签冲突问题。
41、进一步优化本技术方案，所述步骤s4中，通过图谱分析技术，将不同文档中的实体、时间、金额的关键元素建立关联，形成多维度的信息网络，结合实体链接、关系抽取的技术，以实现不同文档之间信息的自动比对与整合。
42、进一步优化本技术方案，所述步骤s5中，通过定义一组规则模板校验识别出的信息是否符合常规逻辑或行业标准；
43、如预算金额的数字范围符合项目规模，投标截止日期不本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，招投标文件包括PDF、Word、Excel的文件格式，将招投标文件转换为统一的格式，为可读的纯文本格式；
3.根据权利要求1所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，在进行文本分析之前，自然语言处理模型通过大量的招投标文件进行训练，收集特定行业的术语、关键词以及常见的语法结构，增加对招投标文件中高频词汇和行业术语的识别能力，使模型进行高效处理与招投标相关的内容。
4.根据权利要求3所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述自然语言处理模型包括词嵌入层、多层自注意力机制、领域术语增强模块、双向编码机制以及领域特定的损失函数；
5.根据权利要求4所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述领域术语增强模块中，内置有一个领域术语库对自注意力结果进行调节：
6.根据权利要求4所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述自然语言处理模型在使用时，包括以下
7.根据权利要求1所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，构建一个多层次的命名实体识别模型，自动识别出项目名称、时间节点、金额数额的关键信息；
8.根据权利要求7所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述命名实体识别层，为在LSTM和注意力机制的基础上添加的一个线性层，将模型的输出转换为每个词的标签，完成命名实体识别任务；
9.根据权利要求1所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述步骤S4中，通过图谱分析技术，将不同文档中的实体、时间、金额的关键元素建立关联，形成多维度的信息网络，结合实体链接、关系抽取的技术，以实现不同文档之间信息的自动比对与整合。
10.根据权利要求1所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述步骤S5中，通过定义一组规则模板校验识别出的信息是否符合常规逻辑或行业标准；
11.根据权利要求1所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述步骤S7中，标的物的描述利用图像识别与自然语言处理技术结合的方式，自动解析文档中的标的物图片、技术图纸与文字描述；
12.根据权利要求1所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述步骤S8中，设计一个实时动态监控与信息更新机制，通过爬虫技术和API接口，实时获取招投标平台上的信息变化，并对已有的信息进行更新和调整；
...【技术特征摘要】
1.一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述步骤s1中，招投标文件包括pdf、word、excel的文件格式，将招投标文件转换为统一的格式，为可读的纯文本格式；
3.根据权利要求1所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述步骤s2中，在进行文本分析之前，自然语言处理模型通过大量的招投标文件进行训练，收集特定行业的术语、关键词以及常见的语法结构，增加对招投标文件中高频词汇和行业术语的识别能力，使模型进行高效处理与招投标相关的内容。
4.根据权利要求3所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述自然语言处理模型包括词嵌入层、多层自注意力机制、领域术语增强模块、双向编码机制以及领域特定的损失函数；
5.根据权利要求4所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述领域术语增强模块中，内置有一个领域术语库对自注意力结果进行调节：
6.根据权利要求4所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述自然语言处理模型在使用时，包括以下流程：
7.根据权利要求1所述的一种智能招投标信息识别方法，其特征在于，所述步骤s3中，构建一个多层...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宝，石爱龙，姚卓，杨慧萍，李晓阳，贾哲，罗松，
申请(专利权)人：国电电力发展股份有限公司北京朝阳技术咨询分公司，
类型：发明
国别省市：
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