一种基于多源数据与AI的采购需求生成方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了数字化采购技术领域的一种基于多源数据与AI的采购需求生成方法及系统，方法包括：步骤S1、采集大量的采购数据，对各采购数据进行预处理；步骤S2、存储预处理后的各采购数据，基于存储的各采购数据构建采购知识图谱；步骤S3、创建采购实体识别模型以及采购需求生成模型并进行训练；步骤S4、获取输入的采购诉求文本，将采购诉求文本输入采购实体识别模型得到采购实体，基于采购实体从采购知识图谱中匹配关联的采购知识；步骤S5、对关联的各采购知识进行合规校验以及补充完善；步骤S6、将各采购知识输入采购需求生成模型，生成采购需求文本。本发明专利技术的优点在于：极大的提升了采购需求生成的精准度、效率、适应性以及扩展性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数字化采购，特别指一种基于多源数据与ai的采购需求生成方法及系统。

技术介绍

1、各企业、单位或者组织在运营过程中，不可避免的需要进行一些采购，特别是一些大型企业，采购需要先生成采购需求，然而，采购需求的生成面临诸多严峻挑战。

2、首先，数据来源广泛且异构，整合难度极大。采购公开信息分散于各地的采购网，包括招标文件、结果公告等；同时，需求标准规范、行业标准以及厂家商品参数等数据格式多样、结构各异。例如，不同地区采购网发布的招标文件格式不统一，有的以word文档呈现，有的则是pdf格式，且内容编排和表述方式也千差万别；厂家提供的商品参数可能因行业不同，所侧重的指标和描述方式大相径庭。这些海量异构数据难以直接进行结构化利用，使得采购人员在获取和整理数据时需耗费大量时间和精力，且容易出现信息遗漏或错误。

3、再者，传统的采购需求生成方法主要依赖人工进行市场调研和编制。采购人员需要查阅大量资料，与众多供应商沟通，了解市场上各类货物和服务的情况，并依据自身经验和相关法规，手动编写采购需求文档。这种方法不仅耗时耗力，而且由于人工操本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多源数据与AI的采购需求生成方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于多源数据与AI的采购需求生成方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述数据清洗具体为：针对采购数据中的数值型数据，通过计算四分位数间距来识别异常值，对异常值进行修正或者删除；对于采购数据中的文本型数据，使用正则表达式去除特殊字符、停用词，使用预训练的语言模型进行语义纠错；

3.如权利要求1所述的一种基于多源数据与AI的采购需求生成方法，其特征在于：所述步骤S2具体为：

4.如权利要求1所述的一种基于多源数据与AI的采购需求生成方法，其特征在于：所述步骤S...

【技术特征摘要】

1.一种基于多源数据与ai的采购需求生成方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于多源数据与ai的采购需求生成方法，其特征在于：所述步骤s1中，所述数据清洗具体为：针对采购数据中的数值型数据，通过计算四分位数间距来识别异常值，对异常值进行修正或者删除；对于采购数据中的文本型数据，使用正则表达式去除特殊字符、停用词，使用预训练的语言模型进行语义纠错；

3.如权利要求1所述的一种基于多源数据与ai的采购需求生成方法，其特征在于：所述步骤s2具体为：

4.如权利要求1所述的一种基于多源数据与ai的采购需求生成方法，其特征在于：所述步骤s3中，所述采购实体识别模型用于从输入的文本中识别采购实体，基于语言模型、分类器、词性标注工具、命名实体识别技术、词性信息辅助模型以及注意力机制构建；

5.如权利要求1所述的一种基于多源数据与ai的采购需求生成方法，其特征在于：所述步骤s5具体为：

6.一种基于多...

【专利技术属性】
技术研发人员：童晓婷，林镇勋，陈旭，牛京杰，
申请(专利权)人：博思数采科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：