【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及招标方案智能填充，具体是指一种招标方案智能填充方法及系统。
技术介绍
1、招标方案编制在项目采购和管理中扮演着至关重要的角色，传统的招标方案编制过程中，通常由专业人员或团队根据招标项目的具体要求和行业标准来设计和布局招标方案模板，且需要花费大量时间来手动创建和调整模板，效率低下，可能会因为人为因素导致模板中存在错误和遗漏，此外，手动填充模板不仅耗时耗力，而且容易出错，尤其是在处理大量数据和复杂格式时，效率和准确性难以保证。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种招标方案智能填充方法及系统，针对传统的招标方案编制过程中，通常由专业人员或团队根据招标项目的具体要求和行业标准来设计和布局招标方案模板，且需要花费大量时间来手动创建和调整模板，效率低下，可能会因为人为因素导致模板中存在错误和遗漏的问题，本方案采用文本分类优化算法对以往的招标方案进行分类，得到不同类型的招标方案，并利用自然语言处理技术为不同类型的招标方案提取模板，减少人工设计模板的工作量，提升效率；针对手动填充模板不仅耗时耗力，而且容易出错，尤其是在处理大量数据和复杂格式时，效率和准确性难以保证的问题，本方案利用bert和卷积神经网络对选定的模板进行智能填充，确保填充内容的相关性和准确性，结合双向gru模型构建的文本纠错网络，对填充内容进行错误检测和纠正，大幅提高方案的质量和专业性。
2、本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术提供的一种招标方案智能填充方法，该方法
3、步骤s1：招标方案分类，采集历史招标方案数据集，历史招标方案数据集包括招标方案文本和标签，对招标方案文本进行预处理，通过特征选择算法获得最优特征子集，利用分类模型进行历史招标方案分类，得到不同类型的招标方案；
4、步骤s2：提取招标方案模板，根据不同类型的招标方案，利用自然语言处理算法分析招标方案的结构，提取各部分的格式特征，生成不同的招标模板；
5、步骤s3：智能填充模板，根据已有数据和需求，确定招标方案模板，使用bert模型对招标方案文本进行编码，提取全局特征，通过局部特征卷积网络模型捕获招标方案文本中的局部特征，融合局部特征和全局特征，生成招标方案的最终特征表示，根据最终特征表示，智能填充模板中的各个部分；
6、步骤s4：填充内容纠错，构建文本纠错网络，利用文本纠错网络纠正填充内容中的文本错误。
7、进一步地，在步骤s1中，招标方案分类，具体包括以下步骤：
8、步骤s11：数据采集与预处理，采集历史招标方案数据集，所述历史招标方案数据集包括招标方案文本和标签，标签为招标方案类型，对招标方案文本进行预处理，包括去除无用的字符和不完整的文本数据，得到预处理后的招标方案数据集，将预处理后的招标方案数据集按7:3的比例划分为训练集a和测试集a；
9、步骤s12：特征提取，利用命名实体识别算法提取招标方案文本中重要命名实体，使用识别出的重要命名实体的tf-idf矩阵作为提取的特征；
10、步骤s13：初始化特征选择算法，使用最大相关最小冗余算法确定初始特征集；
11、步骤s14：迭代优化，定义预设阈值，通过在不同迭代中改变初始特征集的特定元素来探索特征子集空间，使用适应度函数评估每个特征子集的质量，并在每次迭代中保留更优的特征子集，当连续迭代中最优特征子集的性能提升小于预设阈值时，算法终止，输出当前最优特征子集作为最终结果；
12、步骤s15：分类模型训练，使用当前最优特征子集训练分类模型，设置分类模型的超参数，包括：学习率、批量大小，当分类模型在连续若干个迭代次数中，测试集a误差不再下降时，停止训练，根据分类模型在测试集a上的表现，调整分类模型的超参数，得到分类模型b；
13、步骤s16：模型应用，将分类模型b用于预处理后的招标方案数据集，进行分类，得到不同类型的招标方案集合。
14、进一步地，在步骤s2中，提取招标方案模板，具体包括以下步骤：
15、步骤s21：模板结构分析，分析不同类型的招标方案集合中的招标方案，使用正则表达式或模式匹配技术来识别招标方案的结构化信息，如标题、引言、技术要求、合同条款等，利用实体识别技术识别招标方案中的命名实体，如组织名、地点、日期、货币数额等，得到分析结果；
16、步骤s22：模板生成，根据分析结果设计每个类型的模板结构，包括标题、章节、小节和其他格式要求，确定每个部分的排版规则，如字体、大小、对齐方式等，同时留有适当的自定义空间以适应具体项目的需求；
17、步骤s23：模板验证与优化，使用一小部分招标方案对生成的模板进行测试，确保模板能够适应该类型的招标方案，根据测试结果和用户反馈对模板进行调整和优化。
18、进一步地，在步骤s3中，智能填充模板，具体包括以下步骤：
19、步骤s31：通过文本编码层进行文本编码，提取全局特征，使用bert模型对招标方案文本进行编码，提取句子级特征向量，定义招标方案不同标题的内容为单个令牌序列<mstyle displaystyle="true" mathcolor="#000000"><mo>(</mo><mrow><mrow><mo>[</mo><mi>cls</mi><mo>]</mo></mrow><mi>,</mi><mi>x</mi><msub><mn>1</mn><mn>1</mn></msub><mi>,</mi><mi>x</mi><msub><mn>1</mn><mn>2</mn></msub><mi>,</mi><mi>⋯</mi><mi>,</mi><mi>x</mi><msub><mn>1</mn><mi>i</mi></msub><mi>,</mi><mi>⋯</mi><mi>,</mi><mi>x</mi><msub><mn>1</mn><mi>m</mi></msub><mi>,</mi><mrow><mo>[</mo><mi>sep</mi&g本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种招标方案智能填充方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种招标方案智能填充方法，其特征在于：在步骤S1中，所述招标方案分类，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种招标方案智能填充方法，其特征在于：在步骤S3中，所述智能填充模板，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种招标方案智能填充方法，其特征在于：在步骤S32中，所述通过局部特征卷积层捕获文本中的局部特征，将文本编码层第一层的输出特征向量馈送到局部特征卷积层，包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种招标方案智能填充方法，其特征在于：在步骤S4中，所述构建文本纠错网络，利用文本纠错网络纠正填充内容中的文本错误，包括以下步骤：
6.一种招标方案智能填充系统，用于实现权利要求1-5中任一项所述的一种招标方案智能填充方法，其特征在于：包括招标方案分类模块、提取招标方案模板模块、智能填充模板模块和填充内容纠错模块；
【技术特征摘要】
1.一种招标方案智能填充方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种招标方案智能填充方法，其特征在于：在步骤s1中，所述招标方案分类，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种招标方案智能填充方法，其特征在于：在步骤s3中，所述智能填充模板，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种招标方案智能填充方法，其特征在于：在步骤s32中，所述通过局部特征卷积层捕获文本中的局部特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张汪洋，佟伟，刘林，李宇超，李志强，于家欢，周健，
申请(专利权)人：辽宁省网联数字科技产业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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