CN112434970A - 一种基于智能数据采集的资质数据验证方法、装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种验证方法，具体公开了一种基于智能数据采集的资质数据验证方法，所述的一种基于智能数据采集的资质数据验证方法，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，其特征在于，包括：获取投标企业所提供的投标文件以及投标企业上传的营业证照；对所述投标文件进行图像识别（OCR），提取投标文件的内容以及所述营业证照并解析关键内容；建立验真数据库，将解析后所获得的数据输入至所述验真数据库中进行验真对比；输出验真结果。本发明具有依据投标文件解析提取内容与验真库内容进行验真比对，智能提示信息真伪，可以提高专家的评审效率及避免由于信息失真造成损失的风险的优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种验证方法，具体涉及了基于智能数据采集的资质数据验证方法。
背景技术
按照广电企【2019】8号文《关于印发公司深化招标管理改革任务分解表的通知》整体要求，通过利用供应商数据重构等技术实现客观分智能计算、投标文件自动定位、智能辅助验真，减轻专家评标时客观分评审工作量、减少专家机械工作内容、对投标文件所提供资料进行验真。
在企业进行招投标的过程中，最重要的一步就是对参与投标的企业资质进行真实性鉴定，但是目前普遍均是通过人工对企业资质进行对比验真，效率相对比较低。目前缺少一款能用于企业招投标过程中对投标企业进行资质验真的软件，从而能够提高对投标企业资质验真的效率。
发明内容
针对现有技术存在不能够高效率地对投标企业的资质进行验真，本发明的目的在于提供基于智能数据采集的资质数据验证方法，具有依据投标文件解析提取内容与验真库内容进行验真比对，智能提示信息真伪，可以提高专家的评审效率及避免由于信息失真造成损失的风险的优点。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于智能数据采集的资质数据验证方法，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，其特征在于，包括：
获取投标企业所提供的投标文件以及投标企业上传的营业证照；
对所述投标文件进行图像识别（OCR），提取投标文件的内容以及所述营业证照并解析关键内容；
建立验真数据库，将解析后所获得的数据输入至所述验真数据库中进行验真对比；
输出验真结果。
优选地，对所述投标文件进行图像识别（OCR），提取投标文件内容并解析关键内容包括：
构建资质分类特征库；
结合NLP（自然语言处理），提取所述标书文件内容中的特征值；
将特征值共享至所述资质分类特征库中；
通过Pixel-Anchor端到端的深度学习文本检测框架，对提取到的特征以像素级别的图像语义分割并对其进行锚检测回归；
输出检测后的识别文字。
优选地，所述建立验真数据库包括：采用内部数据以及第三方数据建立验真库。
优选地，解析后所获得的数据包括：社会信用统一代码、财务数据、业绩数据。
优选地，将解析后所获得的数据输入至所述验真数据库中进行验真对比包括：
将所述社会信用同一代码、财务数据、业绩数据分别于所述验真数据库中的数据进行对比；
将对比数据进行分类；
将经过对比后认定为真实的信息归类至真实信息；
将经过对比后认定为虚假的信息归类至虚假信息；
输出认定后的真实信息以及虚假信息。
一种基于智能数据采集的资质数据验证装置，其特征在于，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，包括：
信息获取模块，所述信息获取模块获取投标企业所提供的投标文件以及投标企业上传的营业证照；
信息识别模块，所述信息识别模块对所述投标文件进行图像识别（OCR），提取投标文件的内容以及所述营业证照并解析关键内容；
数据库建立模块，所述数据库建立模块建立验真数据库，将解析后所获得的数据输入至所述验真数据库中进行验真对比；
输出模块，所述输出模块输出验真结果。
优选地，所述信息识别模块包括：
特征库构建单元，所述特征库构建单元构建资质分类特征库；
特征值提取单元，所述特征值提取单元结合NLP（自然语言处理），提取所述标书文件内容中的特征值；
特征值共享单元，所述特征值共享单元将特征值共享至所述资质分类特征库中；
检测单元，所述检测单元通过Pixel-Anchor端到端的深度学习文本检测框架，对提取到的特征以像素级别的图像语义分割并对其进行锚检测回归；
输出单元，所述输出单元输出检测后的识别文字。
一种终端，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以执行上述的方法。
一种存储介质，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，其特征在于，存储有可被执行的计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的方法。
上述基于智能数据采集的资质数据验证方法，具有以下有益效果：其一，依据投标文件解析提取内容与验真库内容进行验真比对，智能提示信息真伪，可以提高专家的评审效率及避免由于信息失真造成的风险；其二，利用Pixel-Anchor端到端的深度学习文本检测框架，能够在获得高检出率的同时，也获得高精确度，从而能够更加准确地对投标企业的资质进行验真。
附图说明
图1是本实施例一种基于智能数据采集的资质数据验证方法的示意图。
图2是本实施例中S2子步骤的示意图。
图3是本实施例一种基于智能数据采集的资质数据验证装置的示意图。
图4是本实施例中信息识别模块的示意图。
具体实施方式
以下实施例是对本发明的进一步说明，不是对本发明的限制。
一种基于智能数据采集的资质数据验证方法，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，在本申请的一些实施例中，包括：
获取投标企业所提供的投标文件以及投标企业上传的营业证照；
对所述投标文件进行图像识别（OCR），提取投标文件的内容以及所述营业证照并解析关键内容；
建立验真数据库，将解析后所获得的数据输入至所述验真数据库中进行验真对比；
输出验真结果。
在本申请的一些实施例中，对所述投标文件进行图像识别（OCR），提取投标文件内容并解析关键内容包括：
构建资质分类特征库；
结合NLP（自然语言处理），提取所述标书文件内容中的特征值；
将特征值共享至所述资质分类特征库中；
通过Pixel-Anchor端到端的深度学习文本检测框架，对提取到的特征以像素级别的图像语义分割并对其进行锚检测回归；
输出检测后的识别文字。
图像识别（OCR）主要是利用Pixel-Anchor端到端的深度学习文本检测框架，通过特征共享的方式高效的把像素级别的图像语义分割和锚检测回归放入一个网络之中，把像素分割结果转换为锚检测回归过程中的一种注意力机制，使得锚检测回归的方法在获得高检出率的同时，也获得高精确度。此外，对于如中文这样文本长度跨度很大的语言，在Pixel-Anchor中，提出了一个自适应的预测层，针对不同层级的特征所对应的感受野范围，设计不同的锚以及锚的空间位置分布，以更高的效率更好的适应变化的文本长度。
通过收集学习各种不同资质图片的数据，构建出资质分类的特征库，从而能有效的预测给定财务、资质、业绩类型，实现智能分类，解决评标过程中人工分拣的问题。结合以上提到的NLP文本的语义分类识别，能够提取特征值，如：合同金额、资质有效期、业绩值等内容。
在本申请的一些实施例中，所述建立验真数据库包括：采用内部数据以及第三方数据建立验真库。第三方数据如信用中国、天眼查等。
在本申请的一些实施例中，解析后所获得的数据包括：社会信用统一代码、财务数据、业绩数据。
在本申请的一些实施例中，将解析后所获得的数据输入至所述验真数据库中进行验真对比包括：
将所述社会信用同一代码、财务数据、业绩数据分别于所述验真数据库中的数据进行对比；
将对比数据进行分类；
将经过对比后认定为真实的信息归类至真实信息；
将经过对比后认定为虚假的信息归类至虚假信息；
输出认定后的真实信息以及虚假信息。
一种基于智能数据采集的资质数据验证装置，在本申请的一些实施例中，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，包括：
信息获取模块，所述信息获取模块获取投标企业所提供的投标文件以及投标企业上传的营业证照；
信息识别模块，所述信息识别模块对所述投标文件进行图像识别（OCR），提取投标文件的内容以及所述营业证照并解析关键内容；
数据库建立模块，所述数据库建立模块建立验真数据库，将解析后所获得的数据输入至所述验真数据库中进行验真对比；
输出模块，所述输出模块输出验真结果。
在本申请的一些实施例中，所述信息识别模块包括：
特征库构建单元，所述特征库构建单元构建资质分类特征库；
特征值提取单元，所述特征值提取单元结合NLP（自然语言处理），提取所述标书文件内容中的特征值；
特征值共享单元，所述特征值共享单元将特征值共享至所述资质分类特征库中；
检测单元，所述检测单元通过Pixel-Anchor端到端的深度学习文本检测框架，对提取到的特征以像素级别的图像语义分割并对其进行锚检测回归；
输出单元，所述输出单元输出检测后的识别文字。
一种终端，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，在本申请的一些实施例中，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以执行上述的方法。
一种存储介质，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，在本申请的一些实施例中，存储有可被执行的计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的方法。
上列详细说明是针对本发明可行实施例的具体说明，以上实施例并非用以限制本发明的专利范围，凡未脱离本发明所为的等效实施或变更，均应包含于本案的专利范围中。
所称处理器可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机装置的各个部分。
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述计算机装置的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
所述计算机装置集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信号以及软件分发介质等。
Claims (9)
1.一种基于智能数据采集的资质数据验证方法，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，其特征在于，包括：
获取投标企业所提供的投标文件以及投标企业上传的营业证照；
对所述投标文件进行图像识别（OCR），提取投标文件的内容以及所述营业证照并解析关键内容；
建立验真数据库，将解析后所获得的数据输入至所述验真数据库中进行验真对比；
输出验真结果。
2.根据权利要求1所述的基于智能数据采集的资质数据验证方法，其特征在于，对所述投标文件进行图像识别（OCR），提取投标文件内容并解析关键内容包括：
构建资质分类特征库；
结合NLP（自然语言处理），提取所述标书文件内容中的特征值；
将特征值共享至所述资质分类特征库中；
通过Pixel-Anchor端到端的深度学习文本检测框架，对提取到的特征以像素级别的图像语义分割并对其进行锚检测回归；
输出检测后的识别文字。
3.根据权利要求1所述的基于智能数据采集的资质数据验证方法，其特征在于，所述建立验真数据库包括：采用内部数据以及第三方数据建立验真库。
4.根据权利要求1所述的基于智能数据采集的资质数据验证方法，其特征在于，解析后所获得的数据包括：社会信用统一代码、财务数据、业绩数据。
5.根据权利要求4所述的基于智能数据采集的资质数据验证方法，其特征在于，将解析后所获得的数据输入至所述验真数据库中进行验真对比包括：
将所述社会信用同一代码、财务数据、业绩数据分别于所述验真数据库中的数据进行对比；
将对比数据进行分类；
将经过对比后认定为真实的信息归类至真实信息；
将经过对比后认定为虚假的信息归类至虚假信息；
输出认定后的真实信息以及虚假信息。
6.一种基于智能数据采集的资质数据验证装置，其特征在于，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，包括：
信息获取模块，所述信息获取模块获取投标企业所提供的投标文件以及投标企业上传的营业证照；
信息识别模块，所述信息识别模块对所述投标文件进行图像识别（OCR），提取投标文件的内容以及所述营业证照并解析关键内容；
数据库建立模块，所述数据库建立模块建立验真数据库，将解析后所获得的数据输入至所述验真数据库中进行验真对比；
输出模块，所述输出模块输出验真结果。
7.根据权利要求6所述的基于智能数据采集的资质数据验证装置，其特征在于，所述信息识别模块包括：
特征库构建单元，所述特征库构建单元构建资质分类特征库；
特征值提取单元，所述特征值提取单元结合NLP（自然语言处理），提取所述标书文件内容中的特征值；
特征值共享单元，所述特征值共享单元将特征值共享至所述资质分类特征库中；
检测单元，所述检测单元通过Pixel-Anchor端到端的深度学习文本检测框架，对提取到的特征以像素级别的图像语义分割并对其进行锚检测回归；
输出单元，所述输出单元输出检测后的识别文字。
8.一种终端，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器用于执行所述计算机程序以执行权利要求1~4任一项所述的方法。
9.一种存储介质，应用于企业在招投标时对投标企业的资质验证，其特征在于，存储有可被执行的计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1~4任一项所述的方法。
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