申请/专利权人：石家庄正和网络有限公司

申请日：2024-04-07

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN118152947A

主分类号：G06F18/2431

分类号：G06F18/2431;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/09;G06F16/35

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.07#公开

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的B2B模式数据处理方法及系统，方法数据收集、文本优化处理、数据类别分类、价值信息提取和B2B模式数据处理。本发明涉及B2B模式文本数据处理技术领域，具体是指一种基于人工智能的B2B模式数据处理方法及系统，本方案采用数据去重、缺失值处理、非文本内容处理和特殊标签处理操作进行文本优化；采用结合深度双向变压编码器训练的渐进神经网络进行数据类别分类，通过人工智能方法得到文本类型数据和文本价值信息数据，提高了方法整体的可用性和分类维度；采用情绪价值量化方法进行价值信息提取，通过计算情绪价值量化分值。

主权项：1.一种基于人工智能的B2B模式数据处理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据收集，用于收集B2B模式相关内容的用户评论文本数据，具体为从社交媒体平台中，依据B2B模式关键词，通过数据收集，得到B2B模式用户评论原始数据；步骤S2：文本优化处理，用于针对评论数据中的用户文本进行优化处理，具体为对所述B2B模式用户评论原始数据进行数据去重、缺失值处理、非文本内容处理和特殊标签处理操作，得到优化B2B评论文本数据集；步骤S3：数据类别分类，用于对优化文本数据进行类别基本分类，具体为依据所述优化B2B评论文本数据集，采用结合深度双向变压编码器训练的渐进神经网络进行数据类别分类，得到B2B模式类别分类数据；所述结合深度双向变压编码器训练的渐进神经网络，具体包括卷积特征提取子网、深度双向变压编码子网、共享层子网和私有层子网；步骤S4：价值信息提取，用于依据类别分类数据进行B2B模式价值信息提取，具体为依据所述B2B模式类别分类数据，采用情绪价值量化方法进行价值信息提取，得到B2B模式情绪价值数据，具体包括以下步骤：步骤S41：计算情绪价值量化净得分值、步骤S42：计算文本类型数据对应的情绪价值量化得分值、步骤S43：计算总平均情绪价值量化得分值、步骤S44：构建价值信息提取模型和步骤S45：价值信息提取步骤S5：B2B模式数据处理，用于结合B2B模式类别分类数据和B2B模式情绪价值数据进行B2B模式数据综合处理，得到B2B模式数据分析参考信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 石家庄正和网络有限公司 一种基于人工智能的B2B模式数据处理方法及系统

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。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD