属性识别方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种属性识别方法、装置、计算机设备和存储介质，其包括：预先根据样本信息单元的属性划分标准关联信息，确定所述样本信息单元的属性标签；至少根据所述样本信息单元的属性划分标准关联信息、资源获取能力关联信息和所述属性标签，训练得到属性识别模型；获取待识别的信息单元的属性划分标准关联信息和资源获取能力关联信息；至少将所述属性划分标准关联信息和所述资源获取能力关联信息，输入至预先训练的属性识别模型中，生成所述信息单元的属性信息。采用本发明专利技术能够提高属性识别的准确性。的准确性。的准确性。

【技术实现步骤摘要】
属性识别方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其是涉及一种属性识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]在调研企业时，对企业的属性进行识别至关重要，比如：对企业的规模进行识别。2017年工业和信息化部、国家统计局、发展改革委、财政部研究制定了《统计上大中小微型企业划分办法（2017）》，确定了企业属性划分的具体标准，根据企业的行业类型、从业人数、营业收入和资产总额等指标，对企业规模进行了划分。
[0003]传统方法中，一般是根据企业的行业类型、从业人数、营业收入和资产总额等指标，参照《统计上大中小微型信息单元划分办法（2017）》中的划分标准，直接确定出企业规模。
[0004]然而，传统的划分标准存在一定的局限性，在一些情况下，无法得到准确的企业规模。例如：一些“专精特新”企业，虽然营业收入不足以达到大属性企业的标准，但其专业性极强，因此也可以将其划入大规模企业中，这样会更加符合市场活动中对大规模企业的普遍认知。因此，如何更加准确地对企业属性进行识别，成为了一个亟待解决本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种属性识别方法，其特征在于，所述方法包括：预先根据样本信息单元的属性划分标准关联信息，确定所述样本信息单元的属性标签；至少根据所述样本信息单元的属性划分标准关联信息、资源获取能力关联信息和所述属性标签，训练得到属性识别模型；获取待识别的信息单元的属性划分标准关联信息和资源获取能力关联信息；至少将所述属性划分标准关联信息和所述资源获取能力关联信息，输入至预先训练的属性识别模型中，生成所述信息单元的属性信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：预先将样本信息单元的经营性信息输入至预先训练的缺失信息预测模型，生成所述样本信息单元所缺失的属性划分标准关联信息，得到补全后的属性划分标准关联信息；所述预先根据样本信息单元的属性划分标准关联信息，确定所述样本信息单元的属性标签包括：根据所述补全后的属性划分标准关联信息，确定所述样本信息单元的属性标签；所述至少根据所述样本信息单元的属性划分标准关联信息、资源获取能力关联信息和所述属性标签，训练得到属性识别模型包括：根据所述样本信息单元的经营性信息、资源获取能力关联信息、部分缺失的属性划分标准关联信息和所述属性标签，训练得到属性识别模型；获取待识别的所述信息单元的经营性信息；所述至少将所述属性划分标准关联信息和所述资源获取能力关联信息，输入至预先训练的属性识别模型中，生成所述信息单元的属性信息包括：将所述经营性信息、所述资源获取能力关联信息和部分缺失的属性划分标准关联信息，输入至预先训练的属性识别模型中，生成所述信息单元的属性信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述信息单元的易得信息，确定所述信息单元的至少一种易得属性信息；根据所述信息单元的非易得信息，确定所述信息单元的至少一种非易得属性信息；根据各所述非易得属性信息和通过所述属性识别模型得到的属性信息中的至少一种以及各所述易得属性信息，生成所述信息单元的最终的属性信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述易得信息包括注册资本信息、成立年限信息和项目信息中的至少一种；所述非易得信息包括搜索结果信息和政策参与信息中的至少一种。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述信息单元的类型信息，确定所述信息单元的最低属性信息；根据所述最低属性信息和生成的所述属性信息，确定所...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪英文，蔡子哲，黄威威，
申请(专利权)人：企知道网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：