[发明专利]基于中文自然语言处理的订单价格预测方法、终端及介质在审
| 申请号： | 201811644617.1 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109508461A | 公开（公告）日： | 2019-03-22 |
| 发明（设计）人： | 吴海珊 | 申请（专利权）人： | 重庆猪八戒网络有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 张绍磊 |
| 地址： | 401135 重庆*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于中文自然语言处理的订单价格预测方法、终端及介质，该方法获取历史订单交易信息；执行预处理步骤；构建卷积神经网络模型；对预处理数据进行表示学习，并作为卷积神经网络模型的初始化权重矩阵；利用卷积神经网络模型对初始化权重矩阵进行预测，以获得预测结果；根据预测结果和真实结果进行反向训练，以获得最佳卷积神经网络模型；接收待预测项目描述文档，利用最佳卷积神经网络模型对待预测项目描述文档进行预测，得到预测价格。该方法与现有的人工评估订单价格方法相比，使用深度学习神经网络做自然语言处理，用数学向量表示语义，使得卷积神经网络模型对订单语义的识别更精准，卷积神经网络模型效果更好，速度较快。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 预测 订单价格 中文自然语言处理 语义 权重矩阵 项目描述 预测结果 初始化 文档 终端 学习神经网络 自然语言处理 预处理步骤 预处理数据 订单交易 模型效果 人工评估 数学向量 构建 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于中文自然语言处理的订单价格预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取历史订单交易信息；执行预处理步骤：对所述历史订单交易信息进行预处理，以得到预处理数据；构建卷积神经网络模型；对所述预处理数据进行表示学习，并将学习得到的矩阵作为所述卷积神经网络模型的初始化权重矩阵；利用卷积神经网络模型对初始化权重矩阵进行预测，以获得预测结果；根据所述预测结果和历史订单交易信息中对应的真实结果对所述卷积神经网络模型进行反向训练，以获得最佳卷积神经网络模型；接收待预测项目描述文档，利用最佳卷积神经网络模型对待预测项目描述文档进行预测，得到预测价格。
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