CN112328555B - 一种招标文件的快速生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种招标文件的快速生成方法，它包括如下步骤，首先构建词向量矩阵，获取历史招标计划和对应的历史招标文件，提取特征词，训练词向量模型，然后再将词向量模型采用矩阵的行使表示得到词向量矩阵；其次构建招标文件生成模型，并利用历史数据对该招标文件生成模型进行训练；最后输入新的招标计划得到对应的招标文件。本发明方法利用LSTM网络构建了双向编码，之后再将正向编码和反向编码拼接，输入到解码器中，尽可能的加快的模型的训练过程，同时还提交了模型的编码的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种招标文件的快速生成方法。
背景技术
随着计算机和网络应用的日益广泛以及不同领域的业务种类的日益丰富，基于数据库的数据生成新格式文件(例如金融领域中的报表文件)的需求越来越多。
招标文件需要招标的项目的具体情况、要求以及投标人的资质条件、评标原则及办法、投标书如何制作、中标后合同格式等等，并提供统一格式的表格以利于投标。根据国家颁布的《电子招标投标办法》中规定，招标文件应具备按照标准文件或示范文本生成招标文件的功能。
目前针对生成新格式文件的需求，现有技术采用的方法为该新格式文件对应开发一整套格式模板，之后结合该开发的一整套格式模板和数据，生成新格式文件。该过程中，一旦该新格式文件的格式出现了任何微小变化，则均需重新为该变化后的格式文件开发整套格式模板，由于整套格式模板的开发效率较低，因此通过该方法生成多种格式的文件时效率较低，进一步，由于该方案中，需要将新增的一整套格式模板加入系统文件中，对系统文件进行了修改，因此不利于系统的稳定。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题，本发明的要解决的技术问题是：可以根据招标计划快速生成招标文件的方法。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种招标文件的快速生成方法，包括如下步骤：
S100：构建词向量矩阵；
S110：获取历史招标计划和对应的历史招标文件，提取特征词，训练word2vec词向量模型；
S110：基于S110步骤已训练的词向量模型，将招标计划PLi表示为矩阵
其中，Vj表示招标计划PLi中第j个单词的向量表示，n表示招标计划的单词总数；
S200：构建基于LSTM网络作为编码器对词向量矩阵进行编码；
S210：正向LSTM编码；
S211：通过给编码器的参数Wf、W′f、WC、W′C、Win、W′in、Wout、W′out、Uf、U′f、UC、U′C、Uin、U′in、Uout、U′out、Bf、B′f、BC、B′C、Bin、B′in、Bout、B′out赋经验值对编码器进行初始化，所述参数初始化服从正态分布；
S212：将矩阵
输入所述编码器；
S213：初始化正向隐藏状态h0＝0，C0＝0，t＝1；h0表示初始状态信息，C0表示初始长时记忆，t表示时间；
S214：计算时刻t的正向遗忘门输出：
其中，ht-1表示上一时刻的状态信息；
S215：计算t时刻的正向新信息
S216：由输入门int控制，将时刻t的部分新信息
写入长时记忆单位，产生新的长时记忆Ct；
其中，Ct-1表示上一时刻的长时记忆；
S217：输出门Outt将至目前为止积累下来的长时记忆采用公式(6)选出部分相关的记忆以生成时刻t关注的记忆信息输出；
S218：激活长时记忆单元Ct,时刻t的隐藏状态ht；
ht＝Outt×tanh (Ct) (7)；
令t＝t+1；
S219：重复过程S214至S218，直至t>n；
S220：反向LSTM编码；
S221：初始化反向隐藏状态h′n+1＝0,Cn+1＝0,t＝n；
S222：计算时刻t的反向遗忘门输出f′t；
S223：计算t时刻的反向新信息
S224：然后由输入门in′t控制，将时刻t的部分新信息
写入长时记忆单位，产生新的长时记忆C′t；
S225：输出门Out′t将至目前为止积累下来的记忆采用公式(12)选出部分相关的记忆以生成时刻t关注的记忆信息输出；
S226：激活长时记忆单元C′t,时刻t的隐藏状态h′t；
h′t＝Out′t×tanh(C′t) (13)；
t＝t-1；
S227：重复过程S221至S227，直至t<1；
S230：将正向LSTM编码和反向LSTM编码两种隐藏状态拼接，编码器在时刻t的输出
concatenate为首尾相接；
S300：将LSTM网络作为解码器；
S310：给解码参数
赋经验值对解码器进行初始化，所述解码参数初始化服从正态分布；
S320：设解码器有m个隐藏状态，初始化解码器隐藏状态s0＝0；
S330：将所述记忆单元Ct＝n作为解码器输入，对每个隐藏状态进行解码，并将得到的m个输出输入softmax激活函数中得到yr,r＝1,2,…m，将yr依次拼接得到预测的招标方案PR′i；
S400:基于词袋法，将招标方案PRi表示为：
其中，
将预测的招标方案PR′i表示为
其中
S500:采用如下公式计算预测的招标方案PR′i与真实的招标方案PRi之间的交叉信息熵：
H(p,q)＝Ep[-logq]＝H(p)+DKL(p||q) (16)；
其中，p＝PRi表示真实的招标方案，q＝PR′i表示预测的招标方案，将该交叉信息熵的可计算公式作为损失函数，并采用反向传播的方式依次更新解码器中的解码参数和编码其中的编码参数；
S600:当损失函数的损失满足预设条件，停止训练得到招标文件生成模型；
S700:将一个新的招标计划通过提取特征词表示为待预测矩阵，然后将该待预测矩阵输入招标文件生成模型，最后将解码器的输出拼接在一起，即得对应的招标文件。
相对于现有技术，本发明至少具有如下优点：
1.本发明方法结合神经网路构建了包括编码器和解码器为主要内容的招标文件生成模型，在该模型中，首先收集大量的历史招标计划和对应的历史招标文件，将历史招标计划和对应的历史招标文件作为标签数据输入模型中对模型进行训练，之后使用交叉信息熵作为损失函数的损失，采用反向传播的方式，对模型的中的参数进行更新，当计算的损失在可以接受的范围内，则认为该模型已经训练完成；然后将新的招标计划输入模型即可得对应的招标文件。由于本发明方法以历史数据为参考对模型进行训练，因此，训练好的模型具有性能稳定，且具有普遍性。
2.本发明方法利用LSTM网络构建了双向编码，之后再将正向编码和反向编码拼接，输入到解码器中，尽可能的加快的模型的训练过程，同时还提交了模型的编码的准确性。
具体实施方式
下面对本发明作进一步详细说明。
一种招标文件的快速生成方法，包括如下步骤：
S100：构建词向量矩阵；
S110：获取历史招标计划和对应的历史招标文件，提取特征词，训练word2vec词向量模型(CBOW)，训练word2vec词向量模型的过程属于现有技术。
S110：基于S110步骤已训练的词向量模型，将招标计划PLi表示为矩阵
其中，Vj表示招标计划PLi中第j个单词的向量表示，n表示招标计划的单词总数。
S200：构建基于LSTM网络作为编码器对词向量矩阵进行编码。
S210：正向LSTM编码；
S211：通过给编码器的参数Wf、W′f、WC、W′C、Win、W′in、Wout、W′out、Uf、U′f、UC、U′C、Uin、U′in、Uout、U′out、Bf、B′f、BC、B′C、Bin、B′in、Bout、B′out赋经验值对编码器进行初始化，所述参数初始化服从正态分布。
S212：将矩阵
输入所述编码器。
S213：初始化正向隐藏状态h0＝0，C0＝0，t＝1；h0表示初始状态信息，C0表示初始长时记忆，t表示时间。
S214：计算时刻t的正向遗忘门输出：
其中，ht-1表示上一时刻的状态信息。
S215：计算t时刻的正向新信息
S216：由输入门int控制，将时刻t的部分新信息
写入长时记忆单位，产生新的长时记忆Ct；
其中，Ct-1表示上一时刻的长时记忆。
S217：输出门Outt将至目前为止积累下来的长时记忆采用公式(6)选出部分相关的记忆以生成时刻t关注的记忆信息输出；
S218：激活长时记忆单元Ct,时刻t的隐藏状态ht；
ht＝Outt×tanh(Ct) (7)；
令t＝t+1。
S219：重复过程S214至S218，直至t>n。
S220：反向LSTM编码。
S221：初始化反向隐藏状态h′n+1＝0,Cn+1＝0,t＝n。
S222：计算时刻t的反向遗忘门输出f′t；
S223：计算t时刻的反向新信息
S224：然后由输入门in′t控制，将时刻t的部分新信息
写入长时记忆单位，产生新的长时记忆C′t；
S225：输出门Out′t将至目前为止积累下来的记忆采用公式(12)选出部分相关的记忆以生成时刻t关注的记忆信息输出；
S226：激活长时记忆单元C′t,时刻t的隐藏状态h′t；
h′t＝Out′t×tanh(C′t) (13)；
t＝t-1。
S227：重复过程S221至S227，直至t<1。
S230：将正向LSTM编码和反向LSTM编码两种隐藏状态拼接，编码器在时刻t的输出
concatenate为首尾相接。
S300：将LSTM网络作为解码器。
S310：给解码参数
赋经验值对解码器进行初始化，所述解码参数初始化服从正态分布。
S320：设解码器有m个隐藏状态，初始化解码器隐藏状态s0＝0。
S330：将所述记忆单元Ct＝n作为解码器输入，对每个隐藏状态进行解码，并将得到的m个输出输入softmax激活函数中得到yr,r＝1,2,…m，将yr依次拼接得到预测的招标方案PR′i。
S400:基于词袋法，将招标方案PRi表示为：
其中，
将预测的招标方案PR′i表示为
其中
S500:采用如下公式计算预测的招标方案PR′i与真实的招标方案PRi之间的交叉信息熵：
H(p,q)＝Ep[-logq]＝H(p)+DKL(p||q) (16)；
其中，p＝PRi表示真实的招标方案，q＝PR′i表示预测的招标方案，将该交叉信息熵的可计算公式作为损失函数，并采用反向传播的方式依次更新解码器中的解码参数和编码其中的编码参数。
S600:当损失函数的损失满足预设条件，停止训练得到招标文件生成模型；该招标文件生成模型包括训练好的编码器和解码器两个部分，将解码器的输出拼接即得到预测的招标文件。
S700:将一个新的招标计划通过提取特征词表示为待预测矩阵，然后将该待预测矩阵输入招标文件生成模型，最后将解码器的输出拼接在一起，即得对应的招标文件。
本发明的编码器和解码器都是基于LSTM网络单元设计的，LSTM网络单元在工作中不仅要接受此时刻的输入数据和上一时刻的状态信息，其还需建立一个机制能保留前面远处结点信息不会被丢失。具体操作是通过设计“门”结构实现保留信息和选择信息功能，即遗忘门、输入门和输出门，遗忘门、输入门和输出门三个门虽然功能上不同，但在执行任务的操作上是相同的。他们都是使用sigmoid函数作为选择工具，tanh函数作为变换工具，这两个函数结合起来实现三个门的功能。
为了详细说明，下面以正向LSTM编码为例具体说明：
遗忘门：首先决定我们会从细胞状态中丢弃什么信息。该门会读取
和ht-1输出一个在0到1之间的数值给每个在细胞状态中的数字。1表示“完全保留”，0表示“完全舍弃”。
对于遗忘门，其作用是让循环神经网络“忘记”之前没有用的信息。遗忘门会根据当前的输入
和上一时刻输出ht-1决定哪一部分记忆需要被遗忘。假设状态h的维度为n，“遗忘门”会根据当前的输入数据
和上一时刻输出ht-1计算一个维度为n的向量，
其在每一维度上的值都被压缩在(0,1)范围内。最后将上一时刻的状态ht-1与f向量按位相乘，在f取值接近0的维度上的信息就会被“遗忘”，而f取值接近1的维度上的信息将会被保留。
输入门:是确定什么样的新信息被存放在细胞状态中。这里包含两个部分。第一，sigmoid层称“输入门层”决定什么值我们将要更新。然后，一个tanh层创建一个新的候选值向量，
会被加入到状态中。
在循环神经网络“忘记”了部分之前的状态后，它还需要从当前的输入补充最新的记忆。这个过程就是通过输入门完成的。增加新的主语的性别到细胞状态中，来替代旧的需要忘记的主语。Ct-1更新为Ct，把旧状态与ft相乘，丢弃掉我们确定需要丢弃的信息。接着加上
这就是新的候选值，根据我们决定更新每个状态的程度进行变化。tanh函数创建新的输入值，sigmoid函数决定可以输入进去的比例。
输出门:确定输出什么值。这个输出将会基于我们的细胞状态，但是也是一个过滤后的版本。首先，我们运行一个sigmoid层来确定细胞状态的哪个部分将输出出去。接着，我们把细胞状态通过tanh进行处理(得到一个在-1到1之间的值)并将它和sigmoid门的输出相乘，最终仅仅会输出我们确定输出的那部分。其中，sigmoid作为激活函数的全连接神经网络层会输出一个0到1之间的数值，描述当前输入有多少信息量可以通过这个结构，其功能就类似于一扇门。
LSTM结构在计算得到新的状态ct后需要产生当前时刻的输出，这个过程是通过输出门
完成的。输出门将根据最新的状态ct、上一时刻的输出ht-1和当前的输入
来决定该时刻的输出ht。通过遗忘门和输入门的操作循环神经网络LSTM可以更加有效地决定哪些序列信息应该被遗忘，而哪些序列信息需要长期保留。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (1)
1.一种招标文件的快速生成方法，其特征在于，包括如下步骤：
S100：构建词向量矩阵；
S110：获取历史招标计划和对应的历史招标文件，提取特征词，训练word2vec词向量模型；
S110：基于S110步骤已训练的词向量模型，将招标计划PLi表示为矩阵
其中，Vj表示招标计划PLi中第j个单词的向量表示，n表示招标计划的单词总数；
S200：构建基于LSTM网络作为编码器对词向量矩阵进行编码；
S210：正向LSTM编码；
S211：通过给编码器的参数Wf、W′f、WC、W′C、Win、W′in、Wout、W′out、Uf、U′f、UC、U′C、Uin、U′in、Uout、U′out、Bf、B′f、BC、B′C、Bin、B′in、Bout、B′out赋经验值对编码器进行初始化，所述参数初始化服从正态分布；
S212：将矩阵
输入所述编码器；
S213：初始化正向隐藏状态h0＝0，C0＝0，t＝1；h0表示初始状态信息，C0表示初始长时记忆，t表示时间；
S214：计算时刻t的正向遗忘门输出：
其中，ht-1表示上一时刻的状态信息；
S215：计算t时刻的正向新信息
S216：由输入门int控制，将时刻t的部分新信息
写入长时记忆单位，产生新的长时记忆Ct；
其中，Ct-1表示上一时刻的长时记忆；
S217：输出门Outt将至目前为止积累下来的长时记忆采用公式(6)选出部分相关的记忆以生成时刻t关注的记忆信息输出；
S218：激活长时记忆单元Ct,时刻t的隐藏状态ht；
ht＝Outt×tanh(Ct) (7)；
令t＝t+1；
S219：重复过程S214至S218，直至t>n；
S220：反向LSTM编码；
S221：初始化反向隐藏状态h′n+1＝0,Cn+1＝0,t＝n；
S222：计算时刻t的反向遗忘门输出f′t；
S223：计算t时刻的反向新信息
S224：然后由输入门in′t控制，将时刻t的部分新信息
写入长时记忆单位，产生新的长时记忆C′t；
S225：输出门Out′t将至目前为止积累下来的记忆采用公式(12)选出部分相关的记忆以生成时刻t关注的记忆信息输出；
S226：激活长时记忆单元C′t,时刻t的隐藏状态h′t；
h′t＝Out′t×tanh(C′t) (13)；
t＝t-1；
S227：重复过程S221至S227，直至t<1；
S230：将正向LSTM编码和反向LSTM编码两种隐藏状态拼接，编码器在时刻t的输出
concatenate为首尾相接；
S300：将LSTM网络作为解码器；
S310：给解码参数
赋经验值对解码器进行初始化，所述解码参数初始化服从正态分布；
S320：设解码器有m个隐藏状态，初始化解码器隐藏状态s0＝0；
S330：将所述记忆单元Ct＝n作为解码器输入，对每个隐藏状态进行解码，并将得到的m个输出输入softmax激活函数中得到yr,r＝1,2,…,m，将yr依次拼接得到预测的招标方案PR′i；
S400:基于词袋法，将招标方案PRi表示为：
其中，
将预测的招标方案PR′i表示为
其中
S500:采用如下公式计算预测的招标方案PR′i与真实的招标方案PRi之间的交叉信息熵：
H(p,q)＝Ep[-logq]＝H(p)+DKL(p||q) (16)；
其中，p＝PRi表示真实的招标方案，q＝PR′i表示预测的招标方案，将该交叉信息熵的可计算公式作为损失函数，并采用反向传播的方式依次更新解码器中的解码参数和编码其中的编码参数；
S600:当损失函数的损失满足预设条件，停止训练得到招标文件生成模型；
S700:将一个新的招标计划通过提取特征词表示为待预测矩阵，然后将该待预测矩阵输入招标文件生成模型，最后将解码器的输出拼接在一起，即得对应的招标文件。
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Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| CN113794709B (zh) * | 2021-09-07 | 2022-06-24 | 北京理工大学 | 一种用于二值稀疏矩阵的混合编码方法 |
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| CN114580362B (zh) * | 2022-05-09 | 2022-11-01 | 四川野马科技有限公司 | 一种回标文件生成系统及其方法 |
| CN116187956B (zh) * | 2023-04-25 | 2023-07-18 | 上海百通项目管理咨询有限公司 | 一种招标文件生成方法及系统 |
| CN118551748A (zh) * | 2024-07-31 | 2024-08-27 | 国泰新点软件股份有限公司 | 基于模板范本的招标文件生成方法、系统及存储介质 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102662980A (zh) * | 2012-01-13 | 2012-09-12 | 河北省电力勘测设计研究院 | 发电厂投标文件自动生成方法 |
| CN108415977A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-08-17 | 华南理工大学 | 一个基于深度神经网络及强化学习的生成式机器阅读理解方法 |
| CN108804407A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-13 | 厦门海迈科技股份有限公司 | 一种快速响应电子招标文件范本更新的方法及设备 |
| CN108984508A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-12-11 | 成都行行行科技有限公司 | 标书生成方法与装置 |
| CN109146650A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-04 | 万翼科技有限公司 | 招标计划的创建方法、装置和存储介质 |
| CN109408630A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-03-01 | 杭州世平信息科技有限公司 | 一种根据犯罪事实的描述自动生成法院观点的方法 |
| CN110008458A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-12 | 国网河北省电力有限公司物资分公司 | 电力招投标文件的结构化编制方法 |
| CN110781650A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-02-11 | 四川大学 | 一种基于深度学习的裁判文书自动生成方法及系统 |
| CN111597820A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-08-28 | 北京理工大学 | Ict供应链招投标项目与企业产品实体匹配方法 |
| CN111859911A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-30 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 图像描述文本生成方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN111858914A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-30 | 湖南大学 | 一种基于句级评估的文本摘要生成方法和系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111078838B (zh) * | 2019-12-13 | 2023-08-18 | 北京小米智能科技有限公司 | 关键词提取方法、关键词提取装置及电子设备 |
-
2020
- 2020-11-25 CN CN202011340554.8A patent/CN112328555B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102662980A (zh) * | 2012-01-13 | 2012-09-12 | 河北省电力勘测设计研究院 | 发电厂投标文件自动生成方法 |
| CN108415977A (zh) * | 2018-02-09 | 2018-08-17 | 华南理工大学 | 一个基于深度神经网络及强化学习的生成式机器阅读理解方法 |
| CN108804407A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-13 | 厦门海迈科技股份有限公司 | 一种快速响应电子招标文件范本更新的方法及设备 |
| CN108984508A (zh) * | 2018-08-27 | 2018-12-11 | 成都行行行科技有限公司 | 标书生成方法与装置 |
| CN109146650A (zh) * | 2018-08-31 | 2019-01-04 | 万翼科技有限公司 | 招标计划的创建方法、装置和存储介质 |
| CN109408630A (zh) * | 2018-10-17 | 2019-03-01 | 杭州世平信息科技有限公司 | 一种根据犯罪事实的描述自动生成法院观点的方法 |
| CN110008458A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-07-12 | 国网河北省电力有限公司物资分公司 | 电力招投标文件的结构化编制方法 |
| CN110781650A (zh) * | 2020-01-02 | 2020-02-11 | 四川大学 | 一种基于深度学习的裁判文书自动生成方法及系统 |
| CN111597820A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-08-28 | 北京理工大学 | Ict供应链招投标项目与企业产品实体匹配方法 |
| CN111858914A (zh) * | 2020-07-27 | 2020-10-30 | 湖南大学 | 一种基于句级评估的文本摘要生成方法和系统 |
| CN111859911A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-30 | 中国平安人寿保险股份有限公司 | 图像描述文本生成方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| Video Summarization with Attention-Based Encoder-Decoder Networks;Zhong Ji 等;《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》;20190314;第30卷(第6期);1709-1717 * |
| 基于BiLSTM-CRF的商情实体识别模型;张应成 等;《计算机工程》;20181201;第45卷(第05期);308-314 * |
| 基于主次关系特征的自动文摘方法;张迎 等;《计算机科学》;20200615;第47卷(第S1期);6-11 * |
| 基于文档结构与深度学习的金融公告信息抽取;黄胜 等;《计算机工程与设计》;20200116;第41卷(第01期);115-121 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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