【技术实现步骤摘要】
一种需求匹配方法和系统
[0001]本申请实施例涉及计算机应用
，具体涉及一种需求匹配方法和系统。
技术介绍
[0002]现代科技服务业是从20世纪80年代开始，随着科学技术的高速发展、科技成果产业化速度的加快，而在全球范围内诞生并迅速发展的新兴产业，成为现代服务业的重要组成部分。科技服务业主要是运用新兴技术与专业知识，为科学技术的产生、应用与扩散提供智力服务，包括研究与发展服务、技术转移和推广以及产业化服务。科技服务业具有高度的交互性和创新性，在科技创新中起着桥梁和纽带的作用，是推动产业结构升级优化的关键产业。
[0003]由于科技服务资源的专业性背景，科技服务的用户提出的需求往往并不是由该领域的专家所做的专业性描述，而是符合用户自身应用背景的需求描述。而传统的匹配方法往往要么简单地根据单词或字符的重合度进行匹配，要么需要人为设计复杂的匹配规则进行匹配，并不能实现语义层面上的资源匹配任务；而使用机器学习方法的匹配模型又需要大量的正确匹配的文本对作为训练数据，但目前此类数据很少，难以实现。
[0004]...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种需求匹配方法，其特征在于，所述方法包括：接收用户输入的目标需求描述语料；基于生成对抗网络将所述目标需求描述语料转换为目标科技资源语料；基于挛生神经网络计算所述目标科技资源语料与科技资源数据库中的科技资源数据的匹配度；根据匹配度排序确定科技服务目标资源列表并输出。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于挛生神经网络计算所述目标科技资源语料与科技资源数据库中的科技资源数据的匹配度，包括：基于挛生神经网络分别计算所述目标科技资源语料与科技资源数据库中的科技资源数据的语义向量；分别计算所述目标科技资源语料与所述科技资源数据库中的每个科技资源数据的语义向量的余弦相似度，以得到所述目标科技资源语料与科技资源数据库中的科技资源数据的匹配度。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收用户输入的需求描述语料之前，所述方法还包括：收集需求描述语料和科技资源描述语料，并划分训练集和测试集；对训练集中的需求描述语料和科技资源描述语料进行分词和向量化处理；基于构建的生成对抗网络、训练参数和处理后的语料对所述生成对抗网络进行训练。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生成对抗网络的构建方法包括如下步骤：构建生成器和判别器，所述生成器包括第一生成器和第二生成器，所述判别器包括第一判别器和第二判别器；所述第一生成器用于根据需求描述语料生成科技资源语料，所述第二生成器用于根据科技资源语料生成需求描述语料；所述第一判别器用于判别需求描述语料是否是生成的，所述第二判别器用于判别科技资源语料是否是生成的；将第一需求描述语料输入第一生成器中，生成第一科技资源语料；将第二科技资源语料输入第二生成器中，生成第二需求描述语料；将所述第一科技资源语料和所述第二科技资源语料输入所述第二判别器，输出第一科技资源语料分类结果和第二科技资源语料分类结果，并分别根据分类结果计算出所述第二判别器和第一生成器的对抗损失值；将所述第一需求描述语料和所述第二需求描述语料输入所述第一判别器，输出第一需求描...
【专利技术属性】
技术研发人员：王鸣野，李妮，王维，谢攀，杜垚，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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