CN111539653A - 一种智能填充施工进度管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及家装监管技术领域,具体为一种智能填充施工进度管理方法,该方法包括以下步骤:步骤一、获得文案信息;步骤二、采用机器深度学习技术,对所有文案信息进行分析提取训练词;步骤三、通过卷积神经网络进行分类使用预训练的词向量;采用语言文本处理技术,通过接入数据,配置模版实现精准的智能创作文案功能,不再需要人工编辑汇报信息,从而大幅度提到生产效率。运算变量:为动态数据的生成规则,例如文案“张先生您好,昨天的验收检查通过5项,其中…”用户名时间检查结果均为动态数据,需要根据不同场景输出不同内容;施工流程变量:为当前施工进度,不同的节点,不同工期,不同状态,产生的不同输出内容。
Description
技术领域
本发明涉及家装监管技术领域,具体为一种智能填充施工进度管理方法。
背景技术
随着生活水平的不断提高,人们倾向于花费较多的积蓄购买属于自己的房屋。在购买房屋之后,人们还需要花费较多的资金进行新居家装。然而,当前的家装过程十分复杂,人们一般会选择装修公司进行外包装修,但是此时人们就无法掌握装修的进度,进而难以对装修工地进行管控。
发明内容
本发明的目的是提供一种智能填充施工进度管理方法,以解决上述的问题。
本发明解决其技术问题采用以下技术方案来实现:
本发明提供了一种智能填充施工进度管理方法,该方法包括以下步骤:
步骤一、获得文案信息;
步骤二、采用机器深度学习技术,对所有文案信息进行分析提取训练词;
步骤三、通过卷积神经网络进行分类使用预训练的词向量;
步骤四、将每条文案信息产生的训练词转换为特征向量,即代表文案信息某些特征的数值列表,从文案信息中提取特征的方法是使用单词库模型;
步骤五、对每个单词库模型执行超参数搜索:调整其每个域值,域值包括随机森林数和逻辑回归的反馈,对结果进行评估;
步骤六、使用K折交叉验证技术,在数据的不同子集上迭代训练模型,并针对保留的数据提供一个函数验证,直到找到最佳的结果,结果所生成内容由数据变量x,运算变量y,施工流程变量z经过推导算法F输出文案内容w;其中,
数据变量x:包含家装过程的术语,规范的提交话术;
运算变量y:为动态数据的生成规则,例如文案“张先生您好,昨天的验收检查通过5项,其中…”用户名时间检查结果均为动态数据,需要根据不同场景输出不同内容;
施工流程变量z:为当前施工进度,不同的节点,不同工期,不同状态,产生的不同输出内容;
文案内容w的计算公式为:
w=F(x,y,z)。
优选的,该方法还包括有步骤七、建立云系统平台,施工方登陆云平台上传本次的装修项目拆解细分,并按照施工工艺制定施工程序,并显示文案内容w;客户登陆云平台实施查询施工进度。
优选的,在步骤一中,获得文案信息包括语音的录入:语音信号处理及特征提取、声学模型、发音词典、语言模型和解码器五个基本模块组成,原理通过对声道的短管级联模型处理,使系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:本发明所述的一种智能填充施工进度管理方法,采用语言文本处理技术,通过接入数据,配置模版实现精准的智能创作文案功能,不再需要人工编辑汇报信息,从而大幅度提到生产效率。运算变量:为动态数据的生成规则,例如文案“张先生您好,昨天的验收检查通过5项,其中…”用户名时间检查结果均为动态数据,需要根据不同场景输出不同内容;施工流程变量:为当前施工进度,不同的节点,不同工期,不同状态,产生的不同输出内容。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
下面提供一种较佳的实施例:
一种智能填充施工进度管理方法,该方法包括以下步骤:
步骤一、获得文案信息;
步骤二、采用机器深度学习技术,对所有文案信息进行分析提取训练词;
步骤三、通过卷积神经网络进行分类使用预训练的词向量;
步骤四、将每条文案信息产生的训练词转换为特征向量,即代表文案信息某些特征的数值列表,从文案信息中提取特征的方法是使用单词库模型;
步骤五、对每个单词库模型执行超参数搜索:调整其每个域值,域值包括随机森林数和逻辑回归的反馈,对结果进行评估;
步骤六、使用K折交叉验证技术,在数据的不同子集上迭代训练模型,并针对保留的数据提供一个函数验证,直到找到最佳的结果,结果所生成内容由数据变量x,运算变量y,施工流程变量z经过推导算法F输出文案内容w;其中,
数据变量x:包含家装过程的术语,规范的提交话术;
运算变量y:为动态数据的生成规则,例如文案“张先生您好,昨天的验收检查通过5项,其中…”用户名时间检查结果均为动态数据,需要根据不同场景输出不同内容;
施工流程变量z:为当前施工进度,不同的节点,不同工期,不同状态,产生的不同输出内容;
文案内容w的计算公式为:
w=F(x,y,z)。
进一步地,该方法还包括有步骤七、建立云系统平台,施工方登陆云平台上传本次的装修项目拆解细分,并按照施工工艺制定施工程序,并显示文案内容w;客户登陆云平台实施查询施工进度。
进一步地,在步骤一中,获得文案信息包括语音的录入:语音信号处理及特征提取、声学模型、发音词典、语言模型和解码器五个基本模块组成,原理通过对声道的短管级联模型处理,使系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式。
虽然在上文中已经参考实施例对本发明进行了描述,然而在不脱离本发明的范围的情况下,可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是,只要不存在结构冲突,本发明所披露的实施例中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用,在本说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此,本发明并不局限于文中公开的特定实施例,而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。
Claims (3)
1.一种智能填充施工进度管理方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
步骤一、获得文案信息;
步骤二、采用机器深度学习技术,对所有文案信息进行分析提取训练词;
步骤三、通过卷积神经网络进行分类使用预训练的词向量;
步骤四、将每条文案信息产生的训练词转换为特征向量,即代表文案信息某些特征的数值列表,从文案信息中提取特征的方法是使用单词库模型;
步骤五、对每个单词库模型执行超参数搜索:调整其每个域值,域值包括随机森林数和逻辑回归的反馈,对结果进行评估;
步骤六、使用K折交叉验证技术,在数据的不同子集上迭代训练模型,并针对保留的数据提供一个函数验证,直到找到最佳的结果,结果所生成内容由数据变量x,运算变量y,施工流程变量z经过推导算法F输出文案内容w;其中,
数据变量x:包含家装过程的术语,规范的提交话术;
运算变量y:为动态数据的生成规则,例如文案“张先生您好,昨天的验收检查通过5项,其中…”用户名时间检查结果均为动态数据,需要根据不同场景输出不同内容;
施工流程变量z:为当前施工进度,不同的节点,不同工期,不同状态,产生的不同输出内容;
文案内容w的计算公式为:
w=F(x,y,z)。
2.根据权利要求1所述的一种智能填充施工进度管理方法,其特征在于,该方法还包括有步骤七、建立云系统平台,施工方登陆云平台上传本次的装修项目拆解细分,并按照施工工艺制定施工程序,并显示文案内容w;客户登陆云平台实施查询施工进度。
3.根据权利要求1所述的一种智能填充施工进度管理方法,其特征在于,在步骤一中,获得文案信息包括语音的录入:语音信号处理及特征提取、声学模型、发音词典、语言模型和解码器五个基本模块组成,原理通过对声道的短管级联模型处理,使系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式。
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