一种基于人工智能算法的清单信息检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于人工智能算法的清单信息检测方法及装置，所述方法包括：通过人工智能算法调用清单材料库的清单信息建立若干个不同的词库，每个词库对应一种词性；获取待质检清单，并对所述待质检清单进行分词，得到若干个分词词组；调用所述若干个不同的词库对每个所述分词词组进行逻辑匹配，得到若干个匹配结果；若所述若干个匹配结果均为相同时，则确定所述待质检清单检测通过；若有至少一个匹配结果为不相同时，则确定所述待质检清单检测不通过。可以利用人工智能算法构建不同词性的词库，利用多个不同的词库对清单内的信息进行不同逻辑的质检，以缩短质检时间，提高质检效率和准确率。效率和准确率。效率和准确率。

A list information detection method and device based on artificial intelligence algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能算法的清单信息检测方法及装置


[0001]本专利技术涉及检测清单信息的
，尤其涉及一种基于人工智能算法的清单信息检测方法及装置。

技术介绍

[0002]随着经济的发展，各种各样的工程项目也逐渐增多。在工程项目上，为了保证造价文件的准确性，需要对工程的各种造价文件或清单文件实行多阶段的审核、复核，对编制的造价文件的各类信息进行检查，保证造价文件的数据质量。
[0003]传统的检测方式是人工重复质检，通过多个质检人员对清单中各项编制内容的核对，各级复核人、项目负责人等需一一审核造价文件，再通过相应软件打开待审核的造价文件查阅或者导出造价文件报表，核对各检查项是否正确。
[0004]但上述质检的方法有如下技术问题：人工质检需要聘请多位质检人员，质检成本高，且审核的工作量巨大，重复性工作多，不但需花费大量的时间和精力，还容易遗漏问题，无法保证准确性，效率低下。

技术实现思路

[0005]本专利技术提出一种基于人工智能算法的清单信息检测方法及装置，所述方法可以利用人工智能算法构建不同词性的词库，利用多个不同的词库对清单内的信息进行不同逻辑的质检，以缩短质检时间，提高质检效率和准确率。
[0006]本专利技术实施例的第一方面提供了一种基于人工智能算法的清单信息检测方法，所述方法包括：
[0007]通过人工智能算法调用清单材料库的清单信息建立若干个不同的词库，每个词库对应一种词性；
[0008]获取待质检清单，并对所述待质检清单进行分词，得到若干个分词词组；
[0009]调用所述若干个不同的词库对每个所述分词词组进行逻辑匹配，得到若干个匹配结果；
[0010]若所述若干个匹配结果均为相同时，则确定所述待质检清单检测通过；
[0011]若有至少一个匹配结果为不相同时，则确定所述待质检清单检测不通过。
[0012]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述分词词组包括有主规格词组，其中，所述有主规格词组所包含的分词是指相邻两边具有名词的规格词；
[0013]所述调用所述若干个不同的词库对所述待质检清单的分词词组进行逻辑匹配，包括：
[0014]若所述分词词组为有主规格词组，确定所述有主规格词组内的分词与所述若干个不同的词库内的规格词是否相同；
[0015]若所述有主规格词组内的分词与所述若干个不同的词库内的规格词相同，则匹配结果为相同；
[0016]否则，则匹配结果为不相同。
[0017]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述分词词组还包括无主规格词组，其中，所述无主规格词组所包含的分词是指相邻两边无有名词的规格词；
[0018]所述调用所述若干个不同的词库对所述待质检清单的分词词组进行逻辑匹配，还包括：
[0019]若所述分词词组为无主规格词组，计算所述无主规格词组的分词与所述若干个不同的词库的相似度；
[0020]若所述相似度大于预设相似度，则匹配结果为相同；
[0021]否则，则匹配结果为不相同。
[0022]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述分词词组还包括无规格名词组，其中，所述无规格名词组所包含的分词是指没有描述规格的名称词；
[0023]所述调用所述若干个不同的词库对所述待质检清单的分词词组进行逻辑匹配，还包括：
[0024]若所述分词词组为无规格名词组，确定所述若干个不同的词库内是否存有所述无规格名词组的分词；
[0025]若所述若干个不同的词库存有所述无规格名词组的分词，则匹配结果为相同；
[0026]否则，则匹配结果为不相同。
[0027]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述对所述待质检清单进行分词，得到若干个分词词组，包括：
[0028]采用预定的分词模型对所述待质检清单进行分词，得到多个分词，其中，预设的分词模型是基于检查词库的词性和统计特征对清单对应的描述特征进行分词建模后，通过训练与学习建立得到；
[0029]按照规格词的词性将所述多个分词划分成规则词词组和无规格名词组；
[0030]按照规格词相邻两侧包含主语的状态，将所述规则词词组的多个分词换分成有主规格词组和无主规格词组。
[0031]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述通过人工智能算法调用清单材料库的清单信息建立若干个不同的词库，包括：
[0032]调用人工智能算法，在清单材料库中查找若干个清单特征，所述清单特征包括材料名称、规格型号、计量单位；
[0033]通过预设的识别模型按照清单特征的词性将若干个所述清单特征进行聚合分类，构建得到若干个不同的词库，其中，预设的识别模型是利用清单历史数据进行模型学习训练建立得到。
[0034]在第一方面的一种可能的实现方式中，所述清单材料库，包括：计价清单的材料大类、小类、品目、材料编码、材料名称、计量单位和材料别名信息。
[0035]本专利技术实施例的第二方面提供了一种基于人工智能算法的清单信息检测装置，所述装置包括：
[0036]建立模块，用于通过人工智能算法调用清单材料库的清单信息建立若干个不同的词库，每个词库对应一种词性；
[0037]分词模块，用于获取待质检清单，并对所述待质检清单进行分词，得到若干个分词
词组；
[0038]匹配模块，用于调用所述若干个不同的词库对每个所述分词词组进行逻辑匹配，得到若干个匹配结果；
[0039]通过模块，用于若所述若干个匹配结果均为相同时，则确定所述待质检清单检测通过；
[0040]不通过模块，用于若有至少一个匹配结果为不相同时，则确定所述待质检清单检测不通过。
[0041]相比于现有技术，本专利技术实施例提供的一种基于人工智能算法的清单信息检测方法及装置，其有益效果在于：本专利技术可以利用人工智能算法构建不同词性的词库，利用多个不同的词库对清单内的信息进行不同逻辑的质检，以缩短质检时间，提高质检效率和准确率。
附图说明
[0042]图1是本专利技术一实施例提供的一种基于人工智能算法的清单信息检测方法的流程示意图；
[0043]图2是本专利技术一实施例提供的一种基于人工智能算法的清单信息检测方法的操作流程图；
[0044]图3是本专利技术一实施例提供的一种基于人工智能算法的清单信息检测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0045]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0046]目前的清单质检方法有如下技术问题：人工质检需要聘请多位质检人员，质检成本高，且审核的工作量巨大，重复性工作多，不但需花费大量的时间和精力，还容易遗漏问题，无法保证准确性，效率低下。
[0047]为了解决上述问题，下面将通过以下具体的实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能算法的清单信息检测方法，其特征在于，所述方法包括：通过人工智能算法调用清单材料库的清单信息建立若干个不同的词库，每个词库对应一种词性；获取待质检清单，并对所述待质检清单进行分词，得到若干个分词词组；调用所述若干个不同的词库对每个所述分词词组进行逻辑匹配，得到若干个匹配结果；若所述若干个匹配结果均为相同时，则确定所述待质检清单检测通过；若有至少一个匹配结果为不相同时，则确定所述待质检清单检测不通过。2.根据权利要求1所述的基于人工智能算法的清单信息检测方法，其特征在于，所述分词词组包括有主规格词组，其中，所述有主规格词组所包含的分词是指相邻两边具有名词的规格词；所述调用所述若干个不同的词库对所述待质检清单的分词词组进行逻辑匹配，包括：若所述分词词组为有主规格词组，确定所述有主规格词组内的分词与所述若干个不同的词库内的规格词是否相同；若所述有主规格词组内的分词与所述若干个不同的词库内的规格词相同，则匹配结果为相同；否则，则匹配结果为不相同。3.根据权利要求2所述的基于人工智能算法的清单信息检测方法，其特征在于，所述分词词组还包括无主规格词组，其中，所述无主规格词组所包含的分词是指相邻两边无有名词的规格词；所述调用所述若干个不同的词库对所述待质检清单的分词词组进行逻辑匹配，还包括：若所述分词词组为无主规格词组，计算所述无主规格词组的分词与所述若干个不同的词库的相似度；若所述相似度大于预设相似度，则匹配结果为相同；否则，则匹配结果为不相同。4.根据权利要求3所述的基于人工智能算法的清单信息检测方法，其特征在于，所述分词词组还包括无规格名词组，其中，所述无规格名词组所包含的分词是指没有描述规格的名称词；所述调用所述若干个不同的词库对所述待质检清单的分词词组进行逻辑匹配，还包括：若所述分词词组为无规格名词组，确定所述若干个不同的词库内是否存有所述无规格名词组的分词；若所述若干个不同的词库存有所述无规格名词组的分词，则匹配结果为相同；否则，则匹配结果为不相同。5.根据权利要求4所述的基于人工智能算法的清单信息检测方法，其特征在于，所述对所述待质检清单进行分词，得到若干个分词词组，包括：采用预定的分词模型对所述待质检清单进...

【专利技术属性】
技术研发人员：周舜英，张雪贞，林玉茹，董礼伟，丁洁，赖铭华，庄承荣，
申请(专利权)人：永道工程咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：