本申请实施例提供一种运筹优化方法、运筹优化装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域，通过获取场景文本集，其中，场景文本集包括多个场景文本，根据预设的分词词库对每一场景文本进行分词处理，得到候选语义特征，基于候选语义特征与预设的基准语义特征进行特征匹配，得到特征匹配度，选取特征匹配度最高的基准语义特征作为目标语义特征，将目标语义特征输入至预设的神经网络模型进行语法生成，得到目标语义特征的运筹规则语言，对运筹规则语言进行语法转换处理，得到运筹规则语言的运筹优化程序，运行运筹优化程序，得到场景文本的运筹结果，能够降低运筹优化模型的建模门槛，提高运筹优化模型的运筹优化准确性。提高运筹优化模型的运筹优化准确性。提高运筹优化模型的运筹优化准确性。
【技术实现步骤摘要】
运筹优化方法、运筹优化装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种运筹优化方法、运筹优化装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]相关技术中，常常通过专家经验对文本数据分析来进行运筹优化建模，但是这种人工建模方式往往需要较为专业的运筹建模知识，会导致运筹优化模型的建模门槛较高，使得建模得到的运筹优化模型的运筹优化准确性较差，因此，如何提高运筹优化模型的运筹优化准确性，成为了亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例的主要目的在于提出一种运筹优化方法、运筹优化装置、电子设备及存储介质，旨在降低运筹优化模型的建模门槛，提高运筹优化模型的运筹优化准确性。
[0004]为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种运筹优化方法，所述方法包括：
[0005]获取场景文本集；其中，所述场景文本集包括多个场景文本；
[0006]根据预设的分词词库对每一所述场景文本进行分词处理，得到候选语义特征；
[0007]基于所述候选语义特征与预设的基准语义特征进行特征匹配，得到特征匹配度；
[0008]选取特征匹配度最高的所述基准语义特征作为目标语义特征；
[0009]将所述目标语义特征输入至预设的神经网络模型进行语法生成，得到所述目标语义特征的运筹规则语言；
[0010]对所述运筹规则语言进行语法转换处理，得到所述运筹规则语言的运筹优化程序；
[0011]运行所述运筹优化程序，得到所述场景文本的运筹结果。
[0012]在一些实施例，所述基于所述候选语义特征与预设的基准语义特征进行特征匹配，得到特征匹配度，包括：
[0013]对所述候选语义特征与所述基准语义特征进行特征相似评分，得到余弦相似度；
[0014]计算所述候选语义特征在所述场景文本集中的逆文本频率；
[0015]根据所述余弦相似度和所述逆文本频率进行匹配度计算，得到所述特征匹配度。
[0016]在一些实施例，所述计算所述候选语义特征在所述场景文本集中的逆文本频率，包括：
[0017]获取所述场景文本的文本总数量；
[0018]获取所述候选语义特征在所述场景文本集中出现的文本数量；
[0019]根据所述文本总数量和所述文本数量进行频率计算，得到所述逆文本频率。
[0020]在一些实施例，所述运行所述运筹优化程序，得到所述场景文本的运筹结果，包括：
[0021]根据所述运筹规则语言，从预设的映射表中查找出所述运筹规则语言的数学表达式；
[0022]根据所述数学表达式对所述运筹优化程序进行验证，得到验证结果；
[0023]根据所述验证结果运行所述运筹优化程序，得到所述运筹结果。
[0024]在一些实施例，所述映射表包括多个基准运筹规则语言表达式和每一所述基准运筹规则语言表达式对应的数学表达式，所述根据所述运筹规则语言，从预设的映射表中查找出所述运筹规则语言的数学表达式，包括：
[0025]将所述运筹规则语言与所述映射表中的基准运筹规则语言表达式进行语言匹配，得到语言匹配度；
[0026]若所述语言匹配度大于预设的匹配度阈值，则将所述基准运筹规则语言表达式作为目标语言表达式；
[0027]从所述映射表中查找出所述目标语言表达式的所述数学表达式。
[0028]在一些实施例，所述根据所述数学表达式对所述运筹优化程序进行验证，得到验证结果，包括：
[0029]根据所述数学表达式确定初始函数；
[0030]对所述初始函数进行值域评估，得到所述初始函数的值域；
[0031]根据所述值域和所述数学表达式对所述运筹优化程序进行验证，得到所述验证结果。
[0032]在一些实施例，所述验证结果包括第一结果和第二结果，所述根据所述值域和所述数学表达式对所述运筹优化程序进行验证，得到所述验证结果，包括：
[0033]若所述值域满足所述数学表达式，则对所述运筹优化程序进行验证，得到所述第一结果，所述第一结果用于表示所述运筹优化程序验证通过；
[0034]若所述值域不满足所述数学表达式，则对所述运筹优化程序进行验证，得到所述第二结果，所述第二结果用于表示所述运筹优化程序验证不通过。
[0035]为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种运筹优化装置，所述装置包括：
[0036]获取模块，用于获取场景文本集，所述场景文本集包括多个场景文本；
[0037]分词模块，用于根据预设的分词词库对每一所述场景文本进行分词处理，得到候选语义特征；
[0038]匹配模块，用于基于所述候选语义特征与预设的基准语义特征进行特征匹配，得到特征匹配度；
[0039]判别模块，用于选取特征匹配度最高的所述基准语义特征作为目标语义特征；
[0040]语法生成模块，用于将所述目标语义特征输入至预设的神经网络模型进行语法生成，得到所述目标语义特征的运筹规则语言；
[0041]语法转换模块，用于对所述运筹规则语言进行语法转换处理，得到所述运筹规则语言的运筹优化程序；
[0042]运筹优化模块，用于运行所述运筹优化程序，得到所述场景文本的运筹结果。
[0043]为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时
实现上述第一方面所述的方法。
[0044]为实现上述目的，本申请实施例的第四方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。
[0045]本申请提出的运筹优化方法、运筹优化装置、电子设备及计算机可读存储介质,其通过获取场景文本集，其中，场景文本集包括多个场景文本，根据预设的分词词库对每一场景文本进行分词处理，得到候选语义特征，通过对场景文本进行分词能够得到场景文本中的语义信息，而不需要通过专家经验对场景文本进行文本分析，提高了运筹优化模型的建模效率。进一步地，基于候选语义特征与预设的基准语义特征进行特征匹配，得到特征匹配度，选取特征匹配度最高的基准语义特征作为目标语义特征，将目标语义特征输入至预设的神经网络模型进行语法生成，得到目标语义特征的运筹规则语言，能够建立符合场景文本语义信息的运筹优化模型，降低了运筹优化模型的建模门槛。对运筹规则语言进行语法转换处理，得到运筹规则语言的运筹优化程序，运行运筹优化程序，得到场景文本的运筹结果，通过运筹优化程序求解运筹优化模型的运筹结果，能够实现运筹优化模型的建模、求解自动化，提高运筹优化模型的运筹优化准确性。
附图说明
[0046]图1是本申请实施例提供的运筹优化方法的流程图；
[0047]图2是图1中的步骤S130的流程图；
[0048]图3是图2中的步骤S220的流程图；
[0049]图4是图1中本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.运筹优化方法，其特征在于，所述方法包括：获取场景文本集；其中，所述场景文本集包括多个场景文本；根据预设的分词词库对每一所述场景文本进行分词处理，得到候选语义特征；基于所述候选语义特征与预设的基准语义特征进行特征匹配，得到特征匹配度；选取特征匹配度最高的所述基准语义特征作为目标语义特征；将所述目标语义特征输入至预设的神经网络模型进行语法生成，得到所述目标语义特征的运筹规则语言；对所述运筹规则语言进行语法转换处理，得到所述运筹规则语言的运筹优化程序；运行所述运筹优化程序，得到所述场景文本的运筹结果。2.根据权利要求1所述的运筹优化方法，其特征在于，所述基于所述候选语义特征与预设的基准语义特征进行特征匹配，得到特征匹配度，包括：对所述候选语义特征与所述基准语义特征进行特征相似评分，得到余弦相似度；计算所述候选语义特征在所述场景文本集中的逆文本频率；根据所述余弦相似度和所述逆文本频率进行匹配度计算，得到所述特征匹配度。3.根据权利要求2所述的运筹优化方法，其特征在于，所述计算所述候选语义特征在所述场景文本集中的逆文本频率，包括：获取所述场景文本的文本总数量；获取所述候选语义特征在所述场景文本集中出现的文本数量；根据所述文本总数量和所述文本数量进行频率计算，得到所述逆文本频率。4.根据权利要求1至3任一项所述的运筹优化方法，其特征在于，所述运行所述运筹优化程序，得到所述场景文本的运筹结果，包括：根据所述运筹规则语言，从预设的映射表中查找出所述运筹规则语言的数学表达式；根据所述数学表达式对所述运筹优化程序进行验证，得到验证结果；根据所述验证结果运行所述运筹优化程序，得到所述运筹结果。5.根据权利要求4所述的运筹优化方法，其特征在于，所述映射表包括多个基准运筹规则语言表达式和每一所述基准运筹规则语言表达式对应的数学表达式，所述根据所述运筹规则语言，从预设的映射表中查找出所述运筹规则语言的数学表达式，包括：将所述运筹规则语言与所述映射表中的基准运筹规则语言表达式进行语言匹配，得到语言匹配度；若所述语言匹配度大于预设的匹配度阈值，则将...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾伟，张相宜，
申请(专利权)人：华润数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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