【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及计算机，具体涉及价值展示图分发方法、装置、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
1、目前，目标数据产品模型在日常生活中的应用越来越广泛。对于确定与目标数据产品模型相匹配的企业信息，通常采用的方式为：通过人为信息比对的方法，来确定与目标数据产品模型之间相匹配的企业信息集。
2、然而，专利技术人发现，当采用上述方式来确定与目标数据产品模型相匹配的企业信息，经常会存在如下技术问题：
3、人为信息比对的方式存在信息比对不全面的问题，缺少目标数据产品模型部分特征信息的比对，导致所匹配的企业信息不够精准。
4、继续的，在采用技术方案来解决信息比对不全面的问题，缺少目标数据产品模型部分特征信息的比对，导致所匹配的企业信息不够精准的技术问题的过程中，如何针对候选词性判断信息、上述初始词领域信息和上述拼接向量，来生成针对上述候选词性判断信息的候选词性程度信息是关键
技术实现思路
。
5、针对候选词性程度信息的生成，常规的解决方案一般是：通过常规的循环神经网络模型，可以生成针对候选词性判断信息、上述初始词领域信息和上述拼接向量的候选词性程度信息。然而，上述解决方案存在如下技术问题：
6、常规的循环神经网络模型的模型结构较为简单，所学习到的特征信息有限，导致后续所生成的候选词性程度信息精准度有限，侧面影响了后续至少一个目标企业信息的生成。
7、该
技术介绍
部分中所公开的以上信息仅用于增强对本专利技术构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现
技术实现思路
1、本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
2、本公开的一些实施例提出了价值展示图分发方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题中的一项或多项。
3、第一方面，本公开的一些实施例提供了一种价值展示图分发方法，包括：获取目标数据产品模型对应的产品模型描述信息和产品图像；对上述产品模型描述信息和上述产品图像进行关键词提取，以生成关键词集；对上述关键词集进行词领域聚类处理，以生成词簇集，其中，词簇中的各个关键词为同一模型评述领域信息对应的词，上述词簇集中的每个词簇存在对应的模型评述领域信息；对于上述词簇集中的每个词，执行以下组合步骤：将上述词输入至所属词簇对应的词性确定模型，以生成上述词对应的词性判断信息和词性程度信息；将上述词性判断信息、上述词性程度信息、上述词和上述词对应的模型评述领域信息进行组合，以生成组合信息；生成所获取的企业信息集中的每个企业信息对应的组合信息集，作为企业组合信息集，得到企业组合信息集组，其中，企业组合信息集表征企业信息对数据产品模型的需求信息；将上述企业组合信息集组中的每个企业组合信息集和所得到的组合信息集进行信息集匹配，以生成匹配信息；从上述企业信息集中筛选出对应匹配信息满足目标匹配条件的企业信息，作为目标企业信息，得到至少一个目标企业信息；对于上述至少一个目标企业信息中的每个目标企业信息，生成针对上述目标企业信息的、上述目标数据产品模型对应的模型价值展示图；将所得到的至少一个模型价值展示图对应分发至上述至少一个目标企业信息对应的至少一个信息接收终端
4、第二方面，本公开的一些实施例提供了一种价值展示图分发装置，包括：获取单元，被配置成获取目标数据产品模型对应的产品模型描述信息和产品图像；提取单元，被配置成对上述产品模型描述信息和上述产品图像进行关键词提取，以生成关键词集；聚类处理单元，被配置成对上述关键词集进行词领域聚类处理，以生成词簇集，其中，词簇中的各个关键词为同一模型评述领域信息对应的词，上述词簇集中的每个词簇存在对应的模型评述领域信息；执行单元，被配置成对于上述词簇集中的每个词，执行以下组合步骤：将上述词输入至所属词簇对应的词性确定模型，以生成上述词对应的词性判断信息和词性程度信息；将上述词性判断信息、上述词性程度信息、上述词和上述词对应的模型评述领域信息进行组合，以生成组合信息；第一生成单元，被配置成生成所获取的企业信息集中的每个企业信息对应的组合信息集，作为企业组合信息集，得到企业组合信息集组，其中，企业组合信息集表征企业信息对数据产品模型的需求信息；匹配单元，被配置成将上述企业组合信息集组中的每个企业组合信息集和所得到的组合信息集进行信息集匹配，以生成匹配信息；筛选单元，被配置成从上述企业信息集中筛选出对应匹配信息满足目标匹配条件的企业信息，作为目标企业信息，得到至少一个目标企业信息；第二生成单元，被配置成对于上述至少一个目标企业信息中的每个目标企业信息，生成针对上述目标企业信息的、上述目标数据产品模型对应的模型价值展示图；分发单元，被配置成将所得到的至少一个模型价值展示图对应分发至上述至少一个目标企业信息对应的至少一个信息接收终端。
5、第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
6、第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。
7、本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的价值展示图分发方法可以精准、高效地将目标数据产品模型推荐给对应对象。具体来说，造成相关的企业信息确定不够精确的原因在于：人为信息比对的方式存在信息比对不全面的问题，缺少目标数据产品模型部分特征信息的比对，导致所匹配的企业信息不够精准。基于此，本公开的一些实施例的价值展示图分发方法，首先，获取目标数据产品模型对应的产品模型描述信息和产品图像，以作为关键词提取的数据来源。然后，对上述产品模型描述信息和上述产品图像进行关键词提取，以生成关键词集，以用于作为目标数据产品模型的关键特征，来进行后续企业信息的匹配。接着，对上述关键词集进行词领域聚类处理，以生成词簇集。其中，词簇中的各个关键词为同一模型评述领域信息对应的词，上述词簇集中的每个词簇存在对应的模型评述领域信息。在这里，通过对关键词集进行词领域聚类处理，以将同一词领域的关键词归为一类，便于后续与企业信息对应的技术特征进行对比，以精准地确定出相匹配的企业信息。再接着，对于上述词簇集中的每个词，执行以下组合步骤：第一步，将上述词输入至所属词簇对应的词性确定模型，以生成精准地上述词对应的词性判断信息和词性程度信息。在这里，通过词性判断信息和词性程度信息的生成，以精细化的在各层次特征上与企业信息的特征进行对比，以后续精准地匹配出企业信息。第二步，将上述词性判断信息、上述词性程度信息、上述词和上述词对应的模型评述领域信息进行组合，以生成组合信息，便于后续特征信息的比对。进而本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种价值展示图分发方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述关键词集进行词领域聚类处理，以生成词簇集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述词输入至所属词簇对应的词性确定模型，以生成所述词对应的词性判断信息和词性程度信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述企业组合信息集组中的每个企业组合信息集和所得到的组合信息集进行信息集匹配，以生成匹配信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述执行针对所述拼接向量组集的聚类处理，得到拼接向量簇集，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成针对所述目标企业信息的、所述目标数据产品模型对应的模型价值展示图，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述拼接向量输入至词领域确定模型，以生成初始词领域信息，包括：
8.一种价值展示图分发装置，包括：
9.一种电子设备，包括：
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利
...【技术特征摘要】
1.一种价值展示图分发方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述关键词集进行词领域聚类处理，以生成词簇集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述词输入至所属词簇对应的词性确定模型，以生成所述词对应的词性判断信息和词性程度信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将所述企业组合信息集组中的每个企业组合信息集和所得到的组合信息集进行信息集匹配，以生成匹配信息，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述执行针对所述...
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