[发明专利]基于用户需求预测产品设计参数的方法、装置及设备

说明书

本申请公开了一种基于用户需求预测产品设计参数的方法、装置及设备，涉及自然语言处理技术领域，所述方法包括：在用户需求数据中，提取第一用户需求要素；将所述第一用户需求要素输入至预测模型，预测所述第一用户需求要素所对应的产品设计参数。本申请的方案解决现有技术中产品设计过程对人为参与的过度依赖的问题。

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，尤其是涉及一种基于用户需求预测产品设计参数的方法、装置及设备。

背景技术

创新在整个社会发展进程中起着至关重要的作用，而产品的创新离不开产品设计。从产品全生命周期角度出发，产品设计是新产品开发的重要一环，概念设计阶段更是产品设计过程的重中之重。

产品概念设计的发展经历了若干阶段。传统的设计方法中，设计方案的成败严重依赖设计人员本身的知识与经验水平，这也使得产品设计的质量有着相当的不确定性。随着社会生产力的提升，更好地理解用户需求并将其转化为产品设计参数成为产品占领市场份额、赢得竞争的关键。因此诸如QFD等产品设计、质量控制、质量改进工具应运而生。自此，需求驱动的产品设计成为设计领域的主流方法。

当前，互联网环境融入社会生活的程度逐步加深，信息技术水平不断提高，电子商务平台、众包平台蓬勃发展。在此背景下，从各种渠道能够获取的用户需求增多，同时，计算机存储和计算数据的能力大大增强。因此，巨量的用户需求以数据的形式不断的积累下来，这使得高效而精确地分析用户需求数据、并形成一套通用的设计理论成为了一项重要的挑战。

目前，在国内外设计科学领域，已有一些设计理论使得产品的概念设计过程不断地优化、标准化，如经典的系统化设计理论、TRIZ理论、通用设计理论等。这些理论都有其独特的优势所在，但面对上述海量需求数据的现实挑战，又都有各自的不足及局限性。

综上所述，在当前的数字化社会的背景下，产品设计与需求分析领域面临着新的机遇和挑战。找到一种高效且精确的用户需求分析手段，借助机器学习算法、大数据管理与分析技术、深度学习模型等技术手段，形成一套新的智能化概念设计理论，是重要且意义深远的。

发明内容

本申请的目的在于提供一种基于用户需求预测产品设计参数的方法、装置及设备，从而解决现有技术中产品设计过程对人为参与的过度依赖的问题。

为了达到上述目的，本申请提供一种基于用户需求预测产品设计参数的方法，包括：

在用户需求数据中，提取第一用户需求要素；

将所述第一用户需求要素输入至预测模型，预测所述第一用户需求要素所对应的产品设计参数。

可选地，在用户需求数据中，提取第一用户需求要素，包括：

对所述用户需求数据进行预处理；

对预处理后的用户需求数据进行数据标注；

利用BERT模型，在数据标注后的用户需求数据中抽取所述第一用户需求要素。

可选地，对所述用户需求数据进行预处理，包括：

删除无效的用户需求数据；

对未被删除的用户需求数据进行分词处理。

可选地，BERT模型的训练过程包括：

获取第一训练数据集；

将所述第一训练数据集输入至预训练的BERT模型，对预训练的BERT模型进行迭代训练，获得所述BERT模型。

可选地，所述预测模型的训练过程包括：

获取第二用户需求要素和产品参数训练数据集；

对所述第二用户需求要素进行分析，获得用户需求数据集；