申请/专利权人：北京隆道网络科技有限公司

申请日：2024-04-12

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118037318B

主分类号：G06Q30/018

分类号：G06Q30/018;G06F16/33;G06F40/186;G06F40/295;G06F21/60;G06F18/10

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开

摘要：本申请提供一种基于供应链管理的AI采购业务分析装置及方法，涉及人工智能技术领域。本发明基于采购业务原始数据生成对应的采购分析大数据库，在获取用户的需求文本信息后，理解需求文本信息中携带的实体、关系或事件，以生成对应的需求特征，然后根据需求特征选取预设模板、匹配对应的分析语料并从采购分析大数据库中调用对应的目标指标数据，从而生成由预设模板、分析语料和目标指标数据构成的分析文本。如此，可以改善传统采购分析存在不准确、效率低、成本高的问题。

主权项：1.一种基于供应链管理的AI采购业务分析装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，用于获取采购业务原始数据；第一生成模块，用于根据所述采购业务原始数据，生成所述采购业务原始数据对应的指标数据，并将所述采购业务原始数据和所述指标数据作为采购分析大数据库；第二获取模块，用于获取用户的需求文本信息；识别模块，用于识别所述需求文本信息中携带的实体、关系或事件，以根据所述需求文本信息中携带的实体、关系或事件，生成对应的需求特征；第二生成模块，用于根据所述需求特征，选取所述需求特征对应的预设模板，并从预设采购分析语料库中匹配所述需求特征对应的分析语料；第三生成模块，用于从所述采购分析大数据库中调用所述分析语料对应的目标指标数据，以生成由所述预设模板、所述分析语料和所述目标指标数据构成的分析文本；其中，所述识别模块还用于：对于所述需求文本信息中的非结构化文本，通过预设自然语言处理策略，提取所述非结构化文本中携带的实体、关系或事件；对于所述非结构化文本中包含的实体，通过预设命名实体识别策略，识别所述非结构化文本中的实体信息；对于所述非结构化文本中包含的关系，通过预设模式匹配策略，识别所述非结构化文本中各不同实体之间的映射关系；对于所述非结构化文本中包含的事件，通过预设事件识别策略，识别所述非结构化文本中的事件信息，所述事件信息包括触发词、参与实体、事件类型中的至少一种；其中，对于需求文本信息中的结构化文本包含的实体，实体的识别采用BiLSTM+CRF模型。

全文数据：

权利要求：

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