【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于自然语言，具体涉及一种基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法。
技术介绍
1、行业需求拆分指将一个行业或市场的需求细分为不同的部分或领域，以便更好地理解和满足各个细分领域的需求。这种方法可以帮助企业更精准地定位目标市场，开发针对性的产品或服务，并提供更有效的解决方案。通过对行业需求进行拆分，企业可以更好地了解不同领域的需求特点，从而更好地满足客户需求，提高市场竞争力。
2、行业需求转换指随着市场和行业发展变化，原有的需求可能会发生转变或演变。这种转变可能是由新技术、新趋势、新需求或其他因素引起的。企业需要及时识别和理解这种需求转换，以便调整他们的产品、服务或战略，以适应新的市场需求和趋势，保持竞争力并实现持续增长。通过对行业需求的转换进行分析和应对，企业可以更好地适应市场变化，满足客户需求，保持竞争优势。
3、传统的行业需求拆分和转换，通常进行市场调研和数据分析，而随着社交媒体和在线平台的兴起，大量的非结构化数据（例如社交媒体评论、用户反馈等）难以有效地收集、处理和分析，限制了对行业需求的深入理解。并且在处理大规模数据时，技术和资源的要求较高，需要强大的数据分析和处理能力，可能超出一些企业的能力范围。
4、同时，市场和行业需求变化迅速，现有的技术和工具可能难以即时捕捉和分析市场动态，导致企业难以快速作出反应和调整策略。而外部因素如政策法规变化、经济波动等对行业需求的影响难以预测和量化，增加了行业需求拆分的复杂性和不确定性。
5、因此，传统的行业需求分析可能主要
6、综上所述，本专利技术提出了一种结合文本分类、情感分析和主题建模的方法，对行业需求进行拆分和转换，为企业提供更深入的市场洞察和定位策略。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，解决了传统方法数据来源单一、未能捕捉情感因素以及行业需求拆分和转换的精度和深度低的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：一种基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，包括以下步骤：
3、s1、收集多个行业文本，并进行数据预处理，得到行业文本数据；
4、s2、根据行业文本数据进行需求主题提取，得到需求主题和每个需求主题对应的需求关键词以及需求主题文本；
5、s3、通过需求主题文本进行情感分析，得到需求情感得分；
6、s4、通过需求主题、需求关键词和需求情感得分，进行行业动态分析，实现行业需求的自动拆分和转换。
7、本专利技术的有益效果是：本专利技术通过多源行业文本数据进行需求主题的自动提取，能够理解行业中的关键话题和焦点，并且对需求主题文本进行情感分析，理解行业需求背后的情感倾向和态度，计算需求情感得分，量化不同需求的正面或负面情感，为企业提供更深入的洞察和评估依据，同时结合需求主题、关键词和情感得分，可以实现对行业动态的深入分析和预测，能够及时识别和响应市场的变化，从而保持竞争优势和满足客户需求。
8、进一步地，所述s1中行业文本包括与行业相关的新闻文章、学术论文、市场报告以及社交媒体内容。
9、进一步地，所述s2的具体步骤为：
10、s21、通过语义理解模型提取行业文本数据的多尺度嵌入表示；
11、s22、对多尺度嵌入表示进行降维，得到降维嵌入表示；
12、s23、通过hdbscan聚类对降维嵌入表示进行聚类，得到多个需求主题以及每个需求主题对应的行业文本数据；
13、s24、将每个需求主题对应的行业文本数据组成一个需求主题文本，并根据c-tf-idf公式计算每个词在每个主题文本中的权重；
14、s25、根据权重将需求主题中的词从大到小进行排序，选择排名前m的词作为每个需求主题的需求关键词。
15、上述进一步方案的有益效果为：通过多尺度嵌入表示捕捉词语、短语和文本的语义信息，对多尺度嵌入表示进行降维可以减少数据的复杂性和维度，保留其关键的语义信息，同时使用hdbscan聚类可以有效地识别出文本数据中的隐含结构，从而将行业文本数据自动分成多个需求主题，这种聚类方法能够处理不同大小和密度的聚类簇，得到具有不同规模的需求主题，并且利用c-tf-idf公式有效地识别和筛选出与主题最相关的关键词，进一步理解和描述每个需求主题的内容特征。
16、进一步地，所述s21的具体步骤为：
17、s211、将行业文本数据映射为词嵌入向量，并通过正弦和余弦函数对词嵌入向量进行位置编码，将词嵌入向量和对应的位置编码合并，得到行业文本数据的输入表示；
18、s212、将输入表示通过多层transformer编码器提取行业文本数据的语义和上下文信息，得到每一层的隐藏状态表示；
19、s213、将不同层次的隐藏状态表示进行拼接，并通过注意力机制调整不同层次的隐藏状态表示的权重，得到行业文本数据的多尺度嵌入表示。
20、上述进一步方案的有益效果为：将行业文本数据中的每个词转换为词嵌入向量，并通过正弦和余弦函数对其位置进行编码，能够有效地捕捉词在句子或文档中的相对位置信息，合并词嵌入向量和位置编码后，得到的输入表示能够更加全面地表达文本数据的语义和结构信息，有助于后续模型更准确地理解和处理文本内容，而通过多层transformer模型提取行业文本数据的语义和上下文信息，可以有效地捕捉文本中长距离依赖关系和复杂的语义结构。
21、进一步地，所述s211中输入表示的计算公式为：
22、
23、
24、
25、其中，表示嵌入矩阵，表示输入序列，表示输入为和的位置编码，表示正余弦函数选择参数，表示词在序列中的位置，表示位置编码的维度索引，表示词嵌入的维度，表示的集合；
26、所述s212中隐藏状态表示的计算公式为：
27、
28、
29、
30、其中，表示第层自注意力的输出矩阵，表示归一化指数函数，、和分别表示第层的查询query矩阵、键key矩阵和值value矩阵，表示的转置，表示第层的隐藏状态表示，、和均表示第层的权重参数，表示第层的隐藏状态表示，表示relu激活函数，和均表示第层的前馈神经网络的权重，和均表示第层的前馈神经网络的偏置，表示超参数；
31、所述s213中多尺度嵌入表示的计算公式为：
32、
33、
34本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述S1中行业文本包括与行业相关的新闻文章、学术论文、市场报告以及社交媒体内容。
3.根据权利要求1所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述S2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述S21的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述S211中输入表示的计算公式为：
6.根据权利要求3所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述S22的具体步骤为：
7.根据权利要求6所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述S221的具体步骤为：
8.根据权利要求3所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述S24中计
9.根据权利要求1所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述S3的具体步骤为：
10.根据权利要求9所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述S34中加权词向量的计算公式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述s1中行业文本包括与行业相关的新闻文章、学术论文、市场报告以及社交媒体内容。
3.根据权利要求1所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述s2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述s21的具体步骤为：
5.根据权利要求4所述的基于语义理解和行业学习的需求自动拆分和转换方法，其特征在于，所述s211中输入表示的计算公式为：
【专利技术属性】
技术研发人员：魏强，陈磊，易明权，
申请(专利权)人：四川观想科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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