[发明专利]需求文档质量评价模型训练方法及需求文档质量评价方法在审
申请号: | 202010335874.8 | 申请日: | 2020-04-25 |
公开(公告)号: | CN111523322A | 公开(公告)日: | 2020-08-11 |
发明(设计)人: | 郑翔;戴渝 | 申请(专利权)人: | 中信银行股份有限公司 |
主分类号: | G06F40/289 | 分类号: | G06F40/289;G06F16/33;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市兰台律师事务所 11354 | 代理人: | 张峰 |
地址: | 100010 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 需求 文档 质量 评价 模型 训练 方法 | ||
1.一种需求文档质量评价模型的训练方法,其特征在于,包括:
获取样本需求文档以及所述样本需求文档所包括的各评价项对应的质量评分;
提取所述样本需求文档的特征词;
将所述样本需求文档、所述评价项以及所述特征词作为输入,将所述样本需求文档的质量评分作为输出,对深度神经网络模型进行训练,得到需求文档质量评价模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取所述样本需求文档的特征词,包括:
对所述样本需求文档中的文本进行切词处理;
对切词结果进行聚类处理,确定所述样本需求文档的特征词。
3.一种需求文档质量评价方法,其特征在于,包括:
获取待评价需求文档;
基于预训练的需求文档质量评价模型,确定所述待评价需求文档的第一质量评分;
获取所述待评价需求文档的人工质量评分;
基于所述第一质量评分以及所述人工质量评分,确定所述待评价需求文档的第二质量评分。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于预训练的需求文档质量评价模型,确定所述待评价需求文档的第一质量评分,包括:
确定所述待评价需求文档的特征词;
将所述待评价需求文档的特征词以及所述评价需求文档的评价项作为预训练的需求文档质量评价模型的输入,将所述需求文档质量评价模型的输出确定为第一质量评分。
5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述基于所述第一质量评分以及所述人工质量评分,确定所述待评价需求文档的第二质量评分,包括:
基于所述第一质量评分以及所述第一质量评分对应的第一预设权重,并基于所述人工质量评分以及所述人工质量评分对应的第二预设权重,确定所述待评价需求文档的第二质量评分。
6.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述获取所述待评价需求文档的人工质量评分,包括:
确定所述待评价需求文档的需求类型以及业务类型;
基于所述需求类型以及业务类型,确定所述待评价需求文档的人工质量评分。
7.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,上述方法还包括:
若所述第一质量评分与所述人工质量评分的差值超过预设值,则发出报警信息。
8.一种需求文档质量评价模型的训练装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取样本需求文档以及所述样本需求文档所包括的各评价项对应的质量评分;
特征词提取模块,用于提取所述样本需求文档的特征词;
训练模块,用于将所述样本需求文档、所述评价项以及所述特征词作为输入,将所述样本需求文档的质量评分作为输出,对深度神经网络模型进行训练,得到需求文档质量评价模型。
9.一种需求文档质量评价装置,其特征在于,包括:
待评价文档获取模块,用于获取待评价需求文档;
第一评分获取模块,用于基于预训练的需求文档质量评价模型,确定所述待评价需求文档的第一质量评分;
人工评分获取模块,获取所述待评价需求文档的人工质量评分;
评分模块,用于基于所述第一质量评分以及所述人工质量评分,确定所述待评价需求文档的第二质量评分。
10.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器;
所述存储器,用于存储操作指令;
所述处理器,用于通过调用所述操作指令,执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的方法。
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