[发明专利]一种企业信息与政策信息的处理方法在审
申请号: | 202110950273.2 | 申请日: | 2021-08-18 |
公开(公告)号: | CN113689105A | 公开(公告)日: | 2021-11-23 |
发明(设计)人: | 任泳然 | 申请(专利权)人: | 深圳金赋科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/26;G06F40/211;G06F40/284;G06F16/35;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 深圳中恒科专利代理有限公司 44808 | 代理人: | 孙静静 |
地址: | 518052 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 企业信息 政策 信息 处理 方法 | ||
1.一种企业信息与政策信息的处理方法,其特征在于:其方法包括如下步骤:
S1:通过数据源层收集获取企业信息和政策信息,为更深层次的数据分析、数据挖掘提供数据;
S2:将数据院层收集的类数据信息整合至数据原始层,数据原始层分为政府政策数据库和企业数据库,政策信息存储至政府政策数据库,企业信息储存至企业数据库;
S3:对收集到的政府政策信息进行数据处理,得到每个政府的信息特征,为下一步的企业与政策精准匹配打下基础;
S4:对收集的企业信息进行数据处理,得到每个企业的信息特征,为下一步的企业与政策精准匹配打下基础;
S5:通过特征信息词汇等为企业匹配合适的政府政策,通过构建的企业靶向模型进行相对应的政策推送。
2.根据权利要求1所述的一种企业信息与政策信息的处理方法,其特征在于:所述步骤S3包括以下步骤:
步骤S31:利用NPL及其相关技术对政府中句子、关键词和关键词逻辑关系等进行抽取;
步骤S32:基于大规模预训练模型BERT的Few-Shot分类模型对关键句子进行抽取;
步骤S33:基于大规模预训练模型BERT的迁移学习,序列标注模型BiLSTM-CRF对关键词语进行抽取;
步骤S34:大规模预训练模型BERT,基于Transformers和Span的关系生成模型对关键词逻辑关系进行抽取。
3.根据权利要求1所述的一种企业信息与政策信息的处理方法,其特征在于:所述步骤S4包括以下步骤:
步骤S41:基于特征工程和企业画像刻画从而构建企业图像。
4.根据权利要求1所述的一种企业信息与政策信息的处理方法,其特征在于:所述步骤S1中,通过采集互联网、政府系统或其他系统发布的各类政策和企业基础数据,为更深层次的数据分析、数据挖掘提供数据。
5.根据权利要求1所述的一种企业信息与政策信息的处理方法,其特征在于:所述步骤S5中,通过大数据和人工智能技术(主要是NLP技术)对政策和企业数据进行特征挖掘、标签管理、靶向模型分析等后,通过对敏感关键词汇的搜索,实现政策与企业的精准匹配。
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