[发明专利]目标对象匹配方法、装置及计算机设备

说明书

本公开涉及大数据人工智能分析挖掘技术领域，具体公开了一种目标对象匹配方法、装置及计算机设备，所述方法包括：根据第一类文本数据获取第一目标对象的资源合并信息；根据第二类文本数据获取第二目标对象的资源转移信息；根据所述资源合并信息和所述资源转移信息判断所述第一目标对象和所述第二目标对象是否满足匹配规则；将满足所述匹配规则的第一目标对象和第二目标对象进行关联。本公开可以基于自然语言处理技术对第一类文本数据、第二类文本数据进行分析，将满足匹配规则的第一目标对象和第二目标对象进行关联，实现了对企业资源合并需求和转移需求的智能挖掘，从单一的财报数据扩宽了分析输入信息，提高了企业与企业之间业务的数字化程度。

技术领域

本公开涉及大数据人工智能分析挖掘技术领域，特别是涉及一种目标对象匹配方法、装置及计算机设备。

背景技术

随着互联网产品和通信数据交互技术的快速发展，不断变化的应用环境带来了纷繁复杂的业务需求。业务系统需要支撑的业务场景越来越广、涵盖的业务逻辑越来越多，系统的复杂度也跟着快速提升。因此，业务系统不仅需要涵盖个体用户与企业之间的业务，还需要涵盖企业与企业之间的业务。

相关技术中，业务系统中基于企业与企业之间的业务对目标对象进行筛选匹配时，往往依据企业的财务数据进行分析，较多的关注企业的财报数据作为模型因子输入，而忽略了非结构化数据，缺少整体性分析。因此，企业与企业之间的业务往往依赖于人工的行业分析。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种目标对象匹配方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本公开提供了一种目标对象匹配方法。所述方法包括：

根据第一类文本数据获取第一目标对象的资源合并信息；

根据第二类文本数据获取第二目标对象的资源转移信息；

根据所述资源合并信息和所述资源转移信息判断所述第一目标对象和所述第二目标对象是否满足匹配规则；

将满足所述匹配规则的第一目标对象和第二目标对象进行关联。

在其中一个实施例中，所述根据第一类文本数据获取第一目标对象的资源合并信息包括：

获取所述第一类文本数据，基于自然语言处理技术获取一级指定字段，所述一级指定字段用于表征资源经营数据；

从所述一级指定字段提取二级指定字段，所述二级指定字段用于表征资源规划数据；

提取所述二级指定字段中的目标关键词，获取包括所述目标关键词的目标段落；

对所述目标段落进行分词处理以得到词汇列表集合；

将所述词汇列表集合输入向量化模型，获取所述向量化模型的输出，所述向量化模型的输出包括所述第一目标对象的资源合并信息。

在其中一个实施例中，所述向量化模型的构建步骤包括：

选取第一类样本数据，获取所述第一类样本数据中的资源合并信息；

以所述第一类样本数据和所述第一类样本数据中的资源合并信息作为训练集，训练得到所述向量化模型。

在其中一个实施例中，所述将所述词汇列表集合输入向量化模型，获取所述向量化模型的输出包括：

所述向量化模型根据所述词汇列表集合生成表征词汇源语句和资源合并方向词汇的数值型向量；

根据所述数值型向量输出所述第一目标对象的资源合并信息，所述资源合并信息包括资源合并方向行业信息。

在其中一个实施例中，所述根据第二类文本数据获取第二目标对象的资源转移信息包括：