【技术实现步骤摘要】
一种基于关键词打分的评审专家推荐方法
[0001]本专利技术涉及自然语言处理领域和计算机信息处理
,尤其涉及一种基于专家信息和评标文件以及改进的关键词打分算法的评审专家推荐方法。
技术介绍
[0002]项目招投标过程中,在开标前需要由招标人在专家库中抽取专家组成评标委员会。对于一般招标项目,通常可以采取随机抽取的方式确定。对于特殊招标项目,由于其专业要求较高,技术要求复杂,需要由招标人在相关专业的专家名单中选择合适的专家。
[0003]在这个过程中首先要求招标人熟悉当前项目,明确当前项目涉及的内容所属专业,然后进行选择。目前在各类评标项目的专家选择阶段,大多数的政府部门,科技单位、企业等仍然采用人工选择的方式。这种人工选择的方式往往存在很大的弊端,有时各类机构的评标立项活动会集中在某一个时间段内同时进行,这种时候需要选拔的专家数量较多,同时需要考虑每个项目的专家分配情况,会造成大量的人力资源消耗,也会出现分配不合理的现象。而在人工遴选评标专家时,首先需要评标人对待评审的评标项目进行分析,确定评标项目所涉及的专业,再从相应的专业中分析专家的研究方向与项目涉及的方向是否相吻合,进而确定评标专家。通常专家往往具备多个研究方向,单纯的依靠人工进行所有科研项目的分析,无法保证遴选人员对评标项目所涉及领域具有正确的判断,因而将导致所邀请的评审专家研究领域与待评审的评标项目领域不匹配的问题。这在一定程度上会对项目评审结果造成不良影响。因此,为提升科研项目的评审质量,针对领域科研项目评审专家的推荐具有重要的研究意义。< ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于关键词打分的评审专家推荐方法,其特征在于,A根据评论专家库中的专家信息补充专家学术信息并处理;B根据专家的基本信息及专家学术数据构建专业词汇词典;C根据专业词汇词典提取专家备选关键词和项目备选关键词;D确定专家关键词及项目关键词,并通过关键词的匹配,推荐合适的专家。2.如权利要求1所述的基于关键词打分的评审专家推荐方法,其特征在于,所述A中专家学术信息的处理包括:专家学术数据补充及预处理与项目数据预处理;所述B具体包括,对于不常见的领域词汇,利用新词发现算法进行筛选;对于给定的专家数据,采用基于凝固度及自由度的新词发现算法得到备选专业词汇,并筛选得到专业词典;所述凝固度就是一个字组合片段里面字与字之间的紧密程度;所述自由度就是一个字组合片段能独立自由运用的程度。3.如权利要求2所述的基于关键词打分的评审专家推荐方法,其特征在于,词凝固度与自由度的大小计算包括:利用N
‑
gram得到原文本中的所有可能成词的字组合,并统计词频;计算凝固度词汇的凝固程度,凝固度越大,其组成一个新词的可能性也就越大:其中,I(x,y)代表由字x及字y组成的新词凝固度,P(x,y)代表字x及字y联合出现的概率;P(x)代表字x单独出现的概率,P(y)代表字y单独出现的概率;计算左右熵,左右熵值越大,说明该词的周边词越丰富,意味着词的自由程度越大,其成为一个独立的词的可能性也就越大就越大其中,EL代表左熵,ER代表右熵,P(W
i
|string)代表给定字符串string的情况下其左右两边出现字W
i
的概率。4.如权利要求1所述的基于关键词打分的评审专家推荐方法,其特征在于,所述C具体包括:基于TF
‑
IDF的关键词打分模型分别对基于专家关键词的打分模型及基于项目关键词的打分模型进行改进。5.如权利要求4所述的基于关键词打分的评审专家推荐方法,其特征在于,所述C1中TF为词频,表示词条在文本中出现的频率:其中n
ij
代表词i在文本j中出现的次数,TF
ij
代表词i在文本j中出现的词频;IDF为逆文件频率,表示关键词的普遍程度,如果包含某词条的文档越少,则该词条IDF越大,则说明该词条具有很好的类别区分能力;其中其中,|D|代表文本总数量,d
j
代表文本j,IDF
i
代表词i的逆文档频率;TF
‑
IDF倾向于过
滤掉常见的词语,保留重要的词语,表达为:TF
‑
IDF=TF*IDF
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)。6.如权利要求4所述的基于关键词打分的评审专家推荐方法,其特征在于,所述C2具体包括:在为专家关键词进行打分时,通过专家信息分配权重的方式对打分模型进行改进,具体为:根据信息类型配置初始权重,在初始权重基础上,针对不同的词进行调整,调整原则为:某字段某关键词在大多数人的该字段均有出现则在初始权重基础上适当惩罚;某字段某关键词仅在某个人的该字段出现则在初始权重基础上适当奖励;表达为如下公式:TF
‑
IDF=TF*IDF*w
k
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)其中W
′
k
代表人为根据字段设置的初始权重,W
k
技术研发人员:刘军,王似巍,周万青,罗梦灵,杨永秀,吕强,段飞虎,张宏伟,
申请(专利权)人:同方知网数字出版技术股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。