龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：浪潮软件科技有限公司
申请日：2024-03-06
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118115032A
主分类号：G06Q10/0639
分类号：G06Q10/0639;G06Q10/10;G06F18/213;G06F18/22
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明特别涉及一种基于智慧人才评审的专家抽取方法。该基于智慧人才评审的专家抽取方法，收集各技术领域专家的基本信息，建立评审专家库；对收集到的专家的基本信息进行预处理，将原始数据转换为更具代表性和有效性的特征；筛选出评审专家最具代表性的特征，对特征抽取模型进行训练、评估与优化；根据特征抽取模型的输出结果，按照评审要求选择合适的专家；对抽取结果进行分析及资格审核，评估特征抽取模型的性能和适用性。该基于智慧人才评审的专家抽取方法，结合了机器学习与专家评审的特点，实现了自动化、智能化的专家抽取，减少了人工干预，提高了评审结果的准确性和可信度，从而增强奖项评审的公信力。
主权项：1.一种基于智慧人才评审的专家抽取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、数据收集收集各技术领域专家的基本信息，包括但不限于姓名、年龄、性别、职业与教育背景，建立评审专家库；步骤S2、数据预处理对收集到的专家的基本信息进行预处理，去除重复和无效数据，以确保数据质量；同时，将专家信息转换为适用于机器学习的格式；步骤S3、特征工程结合评审奖项的评审标准和评审要求，确定专家抽取的目标，选择相应的特征，将原始数据转换为更具代表性和有效性的特征；步骤S4、模型选择与训练筛选出评审专家最具代表性的特征，将筛选后的特征整合作为特征向量对特征抽取模型进行训练，用于后续的评审专家分析和评估；步骤S5、模型评估与优化对训练过程中的特征抽取模型进行评估，以确定其性能；并根据评估结果调整模型参数，以提高模型性能；步骤S6、专家抽取将训练好的特征抽取模型应用于实际专家抽取场景，根据特征抽取模型的输出结果，按照评审要求选择合适的专家；步骤S7、结果分析与反馈对抽取结果进行分析及资格审核，评估特征抽取模型的性能和适用性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮软件科技有限公司 一种基于智慧人才评审的专家抽取方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号