CN113627136A - 一种元器件推荐方法、装置及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种元器件推荐方法、装置及系统，通过获取物料清单中的文本信息，去除文本信息中的干扰要素，对文本信息中的目标要素进行预处理，以及根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表，不仅去除了干扰要素，而且对目标要素进行相关性的预处理，提高了输出的元器件信息列表的准确度，使得输出的元器件信息列表相关度较高，有利于获取到更加准确的元器件型号。

Description

一种元器件推荐方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种元器件推荐方法、装置及系统。

背景技术

物料清单表(Bill of Materials，简称BOM)是描述企业产品组成的技术文件，说明了一个最终产品是由哪些零部件、原材料所构成的。

现有技术中，通过物料清单获取所需元器件信息的过程中，对物料清单中关于元器件型号信息的识别准确度较低，导致输出的元器件信息列表相关度较低，无法获取到准确和相关度高的元器件信息。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种元器件推荐方法、装置及系统，可以提高元器件信息的获取准确度。

根据本发明的一方面，本发明一实施例提供的元器件推荐方法，包括：

获取物料清单中的文本信息；其中，所述文本信息包括元器件的型号信息；

去除所述文本信息中的干扰要素；

对所述文本信息中的目标要素进行预处理；以及

根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表。

在一实施例中，所述去除所述文本信息中的干扰要素包括：

对所述文本信息进行编码转换，得到预设编码字符；

对所述预设编码字符进行全角符转换，得到全角字符；以及

去除所述全角字符中的表情符号、制表符以及隐藏字符。

在一实施例中，所述对所述文本信息中的目标要素进行预处理包括：

将所述目标要素与预设词典库内的预设词比对，得到比对结果，并根据所述比对结果，将所述目标要素归类。

在一实施例中，在所述将所述目标要素与预设词典库内的预设词比对，得到比对结果，并根据比对结果，将所述目标要素归类之后，所述对所述文本信息中的目标要素进行预处理还包括：

根据与所述目标要素对应的预设词以及所述目标要素的归类类别，将所述目标要素修正为对应的预设词。

在一实施例中，所述对所述文本信息中的目标要素进行预处理还包括：

根据元器件型号的标准表，将所述目标要素修改为标准形式。

在一实施例中，所述对所述文本信息中的目标要素进行预处理还包括：

将所述目标要素与无效词词典内的预设无效词比对，并去除所述目标要素中与所述预设无效词相同的词。

在一实施例中，所述文本信息还包括供应商信息；所述根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表包括：

若所述目标要素属于所述供应商信息中的型号类别，则输出所述供应商信息中与所述目标要素对应的元器件信息列表；

若所述目标要素不属于所述供应商信息中的型号类别，但属于预存型号类别，则输出所述预存型号类别中与所述目标要素对应的元器件信息列表；以及

若所述目标要素不属于所述供应商信息中的型号类别和所述预存型号类别，但属于被动元器件类别，则输出所述被动元器件类别中与所述目标要素对应的元器件信息列表。

在一实施例中，所述根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表还包括：若所述目标要素不属于所述供应商信息中的型号类别、所述被动元器件类别以及所述预存型号类别，则输出与所述目标要素相关联的元器件信息列表。

在一实施例中，所述获取物料清单中的文本信息包括：

获取初始物料清单文件；

对所述初始物料清单文件进行解析，获取所述初始物料清单文件的目标物料清单数据；

根据所述目标物料清单数据，获取所述目标物料清单数据中的列头数据以及每种电子元件的初始电子元件数据；

根据所述列头数据，对所述初始电子元件数据进行清洗以及转换，生成解析电子元件数据；

根据所述列头数据以及所述解析电子元件数据，封装成物料清单解析数据；以及

根据所述物料清单解析数据，获取所述物料清单中的文本信息。

在一实施例中，所述根据所述列头数据，对所述初始电子元件数据进行清洗以及转换，生成解析电子元件数据，包括：

获取所述列头数据的物料参数类型；

获取所述初始电子元件数据中的外部链接数据；

根据所述列头数据的物料参数类型以及所述外部链接数据，对所述初始电子元件数据进行转换并去除所述外部链接数据，生成所述解析电子元件数据。

根据本发明的另一方面，本发明一实施例提供的元器件推荐装置，包括：

获取模块，用于获取物料清单中的文本信息；其中，所述文本信息包括元器件的型号信息；

去除模块，用于去除所述文本信息中的干扰要素；

预处理模块，用于对所述文本信息中的目标要素进行预处理；以及

输出模块，用于根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表。

根据本发明的另一方面，本发明一实施例提供的元器件推荐系统，包括：

处理器；

用于储存所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器，用于执行上述任一实施例所述的元器件推荐方法。

本发明实施例提供的元器件推荐方法、装置及系统通过获取物料清单中的文本信息，去除文本信息中的干扰要素，对文本信息中的目标要素进行预处理，以及根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表，不仅去除了干扰要素，而且对目标要素进行相关性的预处理，提高了输出的元器件信息列表的准确度，使得输出的元器件信息列表相关度较高，有利于获取到更加准确的元器件型号。

附图说明

通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请，并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1为本申请一示例性实施例提供的元器件推荐方法的流程示意图。

图2为本申请一示例性实施例提供的去除文本信息中的干扰要素的流程示意图。

图3为本申请一示例性实施例提供的对文本信息中的目标要素进行预处理的流程示意图。

图4为本申请一示例性实施例提供的根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表的流程示意图。

图5为本申请一示例性实施例提供的获取物料清单中的文本信息的流程示意图。

图6为本申请一示例性实施例提供的生成解析电子元件数据的流程示意图。

图7为本申请一示例性实施例提供的元器件推荐装置的结构框图。

图8为本申请另一示例性实施例提供的元器件推荐装置的结构示意图。

图9为本申请一示例性实施例提供的元器件推荐系统的结构示意图。

具体实施方式

下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

图1为本申请一示例性实施例提供的元器件推荐方法的流程示意图。如图1所示，该元器件推荐方法包括：

S210：获取物料清单中的文本信息。

文本信息包括有元器件的型号信息以及其它干扰信息。可通过扫描仪、图像采集装置来获取物料清单中的文本信息。

S220：去除文本信息中的干扰要素。

获取文本信息后，可以在文本信息中进行筛选，去除文本信息中的干扰要素，使获得的元器件型号信息更加准确。干扰要素可以包括词语、表情符号、制表符、不可见的隐藏符号等。

S230：对文本信息中的目标要素进行预处理。

目标要素可以理解为与元器件型号信息相关的要素。对目标要素进行预处理后，可以提高目标要素与元器件型号信息之间的关联性，便于后续获取更加准确的元器件型号信息。

S240：根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表。

预处理后的目标要素与元器件型号信息的关联系性增强，输出的元器件信息列表与物料清单中记载的元器件型号信息的相关度较高。根据预处理后的目标要素输出的元器件的信息列表的准确度较高，从而可以更方便地获取到较为准确的元器件型号信息。

本申请提供的元器件推荐方法通过获取物料清单中的文本信息，去除文本信息中的干扰要素，对文本信息中的目标要素进行预处理，以及根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表，不仅去除了干扰要素，而且对目标要素进行相关性的预处理，提高了输出的元器件信息列表的准确度，使得输出的元器件信息列表相关度较高，有利于获取到更加准确的元器件型号。

图2为本申请一示例性实施例提供的去除文本信息中的干扰要素的流程示意图。如图2所示，步骤S220可以包括：

S221：对文本信息进行编码变换，得到预设编码字符。

对文本信息编码变换后，文本信息中的字符转换为预设编码字符，预设编码字符便于识别，方便准确区分干扰要素和目标要素。例如，编码转换的过程可以将gb2312转换成utf8。

S222：对预设编码字符进行全角符转换，得到全角字符。

由于图形符号、表情符号、制表符以及隐藏字符编辑时一般使用全角字符，因此，通过全角符转换后，可以将文本信息中半角字符转换成全角符字符，这样可以方便识别出图形符号、表情符号、制表符以及隐藏字符等干扰字符。

S223：去除全角字符中的表情符号、制表符以及隐藏字符。

通过编码转换和全角符转换后，可以较为准确地识别出图形符号、表情符号、制表符以及隐藏字符等干扰要素，然后将这些干扰要素去除，减少干扰，便于识别出较为准确的元器件的型号信息。

图3为本申请一示例性实施例提供的对文本信息中的目标要素进行预处理的流程示意图。如图3所示，步骤S230可以包括：

S231：将目标要素与预设词典库内的预设词比对，得到比对结果，并根据比对结果，将目标要素归类。

一般地，预设词典库内预设有大量关于元器件型号的预设词。将目标要素与预设词典库内的预设词进行比对，根据目标要素与预设词的相关度，可以将目标要素分类到相关度最高的预设词所在的类别。将目标要素进行分类后，后续检索输出时，可以在相应的类别中进行检索查询，缩小了检索查询的范围，可以提高检索查询的效率。

应当理解的是，预设词典库内的预设词越丰富，比对后的分类类别越准确，分类效果越好。

S232：根据与目标要素对应的预设词以及目标要素的归类类别，将目标要素修正为对应的预设词。

在步骤S231中，根据目标要素与预设词之间的相关度，将目标要素分类到对应预设词所属的类别中。如果目标要素的构成词组与预设词的构成词组存在部分区别，可以在步骤232中可以将目标要素修改为与预设词相同的词组，提高目标要素与元器件型号的关联度，方便检索过程中准确识别，提高检索效率和准确性。

S233：根据元器件型号的标准表，将目标要素修改为标准形式。

元器件型号的标准表内规范了元器件型号的书写形式，根据元器件型号的标准表，可以将目标要素修改为标准形式，从而方便后续识别目标要素的信息。例如，根据标准表，可以将目标要素中的1.0000修改为标准形式的1，将目标要素中的缩写部分修改为标准形式的全称。

S234：将目标要素与无效词词典内的预设无效词比对，并去除目标要素中与预设无效词相同的词。

一般地，无效词词典内会预设一些常用的预设无效词。如果目标要素中存在与预设无效词相同的词，可以将对应的词删掉，减少目标要素中的干扰词，提高检索查询的效率。

应当理解的是，步骤S232在步骤S231之后执行，而步骤S231、步骤S233以及步骤S234之间不限定具体的执行顺序，在实际应用中，先执行步骤S231、步骤S233以及步骤S234的任意一者均可。

图4为本申请一示例性实施例提供的根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表的流程示意图。文本信息还包括供应商信息，如图4所示，步骤S240可以包括：

S241：若目标要素属于供应商信息中的型号类别，则输出供应商信息中与目标要素对应的元器件信息列表。

在实际生产制造中，部分供应商根据不同元器件的型号设定了对应的预设编码。如果目标要素属于供应商信息中的型号类别，则在获取供应商信息后，可以根据供应商的信息，获取供应商的预设编码，直接输出预设编码中与目标要素对应的元器件信息列表。

S242：若目标要素不属于供应商信息中的型号类别，但属于预存型号类别，则输出预存型号类别中与目标要素对应的元器件信息列表。

预存型号类别可以理解为装置中预存的关于元器件的型号类别。判断目标要素是否属于预存型号类别，一般地是通过判断目标要素中关于型号的词汇与预存型号类别中的词汇是否完全相同，如果完全相同，则可以判断目标要素属于预存型号类别。如果存在差异，则可以判断目标要素不属于预存型号类别。应当理解的是，如果判断结果是目标要素属于预存型号类别，则可以输出预存型号类别中与目标要素对应的元器件信息列表。

S243：若目标要素不属于供应商信息中的型号类别和预存型号类别，但属于被动元器件类别，则输出被动元器件类别中与目标要素对应的元器件信息列表。

在元器件的类别中，存在一类较为常用的被动元器件类别，可以根据目标要素，先判断目标要素是否属于被动元器件类别，方便提高后续的检索效率。如果判断目标要素属于被动元器件类别，则可以直接在被动元器件类别中进行检索，并输出被动元器件类别中与目标要素对应的元器件信息列表，检索过程快捷方便。

如图4所示，步骤S240还可以包括：

S244：若目标要素不属于供应商信息中的型号类别、被动元器件类别以及预存型号类别，则输出与目标要素相关联的元器件信息列表。

如果判断结果是目标要素不属于供应商信息中的型号类别、被动元器件类别以及预存型号类别，则会按照相关度，输出与目标要素相关联的元器件信息列表。

图5为本申请一示例性实施例提供的获取物料清单中的文本信息的流程示意图。如图5所示，步骤S210可以包括：

S211：获取初始物料清单文件。

物料清单即BOM(Bill of Material)，也就是以数据格式来描述产品结构的文件，是计算机可以识别的产品结构数据文件，也是ERP的主导文件。物料清单使系统识别产品结构，也是联系与沟通企业各项业务的纽带。初始物料清单文件为系统所识别到的客户上传的原始物料清单文件，其数据内容、格式等不尽相同，系统只有在获取得到初始物料清单文件后，才能进行后续的解析识别过程，便于将各种各样的物料清单文件进行格式的统一以及错漏的纠正。

S212：对初始物料清单文件进行解析，获取初始物料清单文件的目标物料清单数据。

物料清单数据指的是物料清单文件中用于表示电子元器件物料信息的数据，目标物料清单数据为进行了格式的统一以及错误的纠正后得到的物料清单数据。在物料清单数据进行了格式统一以及错误纠正后，系统得以更加准确地识别出电子元器件的物料信息，进而对所需电子元器件进行更加准确的报价，降低出现错误报价的概率。

S213：根据目标物料清单数据，获取目标物料清单数据中的列头数据以及每种电子元件的初始电子元件数据。

列头数据指的是每列物料清单数据的开头数据；电子元件即电子元器件的简称，其初始电子元件数据指的是未经清洗转换，只是进行了格式的统一以及初步纠错后的用以表示电子元件信息的初始数据。由于列头数据包含了其所在列的信息的种类，先识别列头数据，更加有利于对整列数据进行归类以及清洗。

S214：根据列头数据，对初始电子元件数据进行清洗以及转换，生成解析电子元件数据。

解析电子元件数据为对初始电子元件数据进行清洗转换后的电子元件数据。由于不同公司的物料清单表格式不一，人工输入又难以避免会出现错漏，因此，预先清洗数据并进行格式的转化统一，便于系统更加准确地识别物料信息，进而准确报价。而整个解析识别过程由系统进行，无需人力，节省人力成本的同时，再次避免了因工作人员疲劳或经验不足等原因出现的二次错误情况，且识别效率更高。

S215：根据列头数据以及解析电子元件数据，封装成物料清单解析数据。

解析物料清单数据即为经过了数据的清洗以及转换后的物料清单数据。在获取到列头数据和解析后的电子元件数据后，输出为解析物料清单数据的形式，并封装成自定义的JSON数据进行传递，便于后续系统对其进行报价操作。需要说明的是，此处的解析物料清单数据可以为文件、字符串、数据等多种形式，在日常操作本申请不对解析物料清单数据的具体格式作出限定。

S216：根据所述物料清单解析数据，获取所述物料清单中的文本信息。

物料清单解析数据方便提取，可以从物料清单解析数据中获取前述的文本信息，以进行后续的元器件推荐方法。

图6为本申请一示例性实施例提供的生成解析电子元件数据的流程示意图。如图6所示，步骤S214可以包括：

S2141：识别列头数据。

列头数据即为包含其所在列的所有数据的具体内容或具体含义的单元格数据。通过获取列头对照数据库中的常用列头，并遍历目标物料清单数据的每行数据，逐行对所有单元格数据进行列头对照，比较每行命中个数，其中命中常用列头数据最多的行作为列头数据行使用。

S2142：获取列头数据的物料参数类型。

列头数据中包含了该列头数据所在列数据的具体信息，如数量、位号等物料参数信息，只有首先获取列头数据的具体信息，才能根据其含义对整列数据进行转换以及清洗，使得清洗效率更高，所得数据更加清晰准确。

S2143：获取初始电子元件数据中的外部链接数据。

外部链接数据指的是非内部链接，通常为客户人员在制作初始物料清单文件时，误粘贴至表格中的链接，对系统进行后续报价没有价值，因此属于无效内容，需要获取后进行清理，以确保清洗的有效性以及数据的准确性。

S2144：根据列头数据的数据类型以及外部链接数据，对初始电子元件数据进行转换并去除外部链接数据，生成解析电子元件数据。

在获取到列头数据和外部链接数据后，对外部链接数据进行去除并对初始电子元件数据进行清理，以得到格式一致，数据清晰的解析电子元件数据，使得后续的报价更加准确，交易效率更高。

图7为本申请一示例性实施例提供的元器件推荐装置的结构框图。如图7所示，该元器件推荐装置300包括获取模块310，用于获取物料清单中的文本信息；去除模块320，用于去除文本信息中的干扰要素；预处理模块330，用于对文本信息中的目标要素进行预处理；以及输出模块340，用于根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表。

该元器件推荐装置300通过获取物料清单中的文本信息，去除文本信息中的干扰要素，对文本信息中的目标要素进行预处理，以及根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表，不仅去除了干扰要素，而且对目标要素进行相关性的预处理，提高了输出的元器件信息列表的准确度，使得输出的元器件信息列表相关度较高，有利于获取到更加准确的元器件型号。

在一实施例中，该去除模块320还可以用于对文本信息进行编码转换，得到预设编码字符；用于对预设编码字符进行全角符转换，得到全角字符；以及用于去除全角字符中的表情符号、制表符以及隐藏字符。

在一实施例中，该输出模块340还可以用于若目标要素属于供应商信息中的型号类别，则输出供应商信息中与目标要素对应的元器件信息列表；若目标要素不属于供应商信息中的型号类别，但属于预存型号类别，则输出预存型号类别中与目标要素对应的元器件信息列表；若目标要素不属于供应商信息中的型号类别和预存型号类别，但属于被动元器件类别，则输出被动元器件类别中与目标要素对应的元器件信息列表；若目标要素不属于供应商信息中的型号类别、被动元器件类别以及预存型号类别，则输出与目标要素相关联的元器件信息列表。

图8为本申请另一示例性实施例提供的元器件推荐装置的结构示意图。如图8所示，该预处理模块330可以包括归类模块331，用于将目标要素与预设词典库内的预设词比对，得到比对结果，并根据比对结果，将目标要素归类；修正模块332，用于根据与目标要素对应的预设词以及目标要素的归类类别，将目标要素修正为对应的预设词；标准化模块333，用于根据元器件型号的标准表，将目标要素修改为标准形式；筛选模块334，用于将目标要素与无效词词典内的预设无效词比对，并去除目标要素中与预设无效词相同的词。

图9为本申请一示例性实施例提供的元器件推荐系统的结构示意图。如图9所示，该元器件推荐系统可以是第一设备和第二设备中的任一个或两者、或与它们独立的单机设备，该单机设备可以与第一设备和第二设备进行通信，以从它们接收所采集到的输入信号。

如图9所示，元器件推荐系统10包括一个或多个处理器11和存储器12。

处理器11可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制元器件推荐系统10中的其他组件以执行期望的功能。

存储器12可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器11可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本申请的各个实施例的元器件推荐方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如输入信号、信号分量、噪声分量等各种内容。

在一个示例中，元器件推荐系统10还可以包括：输入装置13和输出装置14，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。

在该元器件推荐系统是单机设备时，该输入装置13可以是通信网络连接器，用于从第一设备和第二设备接收所采集的输入信号。

此外，该输入装置13还可以包括例如键盘、鼠标等等。

该输出装置14可以向外部输出各种信息，包括确定出的距离信息、方向信息等。该输出装置14可以包括例如显示器、扬声器、打印机、以及通信网络及其所连接的远程输出设备等等。

当然，为了简化，图9中仅示出了该元器件推荐系统10中与本申请有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，元器件推荐系统10还可以包括任何其他适当的组件。

所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。

所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。

Claims (12)

1.一种元器件推荐方法，其特征在于，包括：

获取物料清单中的文本信息；其中，所述文本信息包括元器件的型号信息；

去除所述文本信息中的干扰要素；

对所述文本信息中的目标要素进行预处理；以及

根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表。

2.根据权利要求1所述的元器件推荐方法，其特征在于，所述去除所述文本信息中的干扰要素包括：

对所述文本信息进行编码转换，得到预设编码字符；

对所述预设编码字符进行全角符转换，得到全角字符；以及

去除所述全角字符中的表情符号、制表符以及隐藏字符。

3.根据权利要求1所述的元器件推荐方法，其特征在于，所述对所述文本信息中的目标要素进行预处理包括：

将所述目标要素与预设词典库内的预设词比对，得到比对结果，并根据所述比对结果，将所述目标要素归类。

4.根据权利要求3所述的元器件推荐方法，其特征在于，在所述将所述目标要素与预设词典库内的预设词比对，得到比对结果，并根据所述比对结果，将所述目标要素归类之后，所述对所述文本信息中的目标要素进行预处理还包括：

根据与所述目标要素对应的预设词以及所述目标要素的归类类别，将所述目标要素修正为对应的预设词。

5.根据权利要求1所述的元器件推荐方法，其特征在于，所述对所述文本信息中的目标要素进行预处理还包括：

根据元器件型号的标准表，将所述目标要素修改为标准形式。

6.根据权利要求1所述的元器件推荐方法，其特征在于，所述对所述文本信息中的目标要素进行预处理还包括：

将所述目标要素与无效词词典内的预设无效词比对，并去除所述目标要素中与所述预设无效词相同的词。

7.根据权利要求1-6任一项所述的元器件推荐方法，其特征在于，所述文本信息还包括供应商信息；所述根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表包括：

若所述目标要素属于所述供应商信息中的型号类别，则输出所述供应商信息中与所述目标要素对应的元器件信息列表；

若所述目标要素不属于所述供应商信息中的型号类别，但属于预存型号类别，则输出所述预存型号类别中与所述目标要素对应的元器件信息列表；以及

若所述目标要素不属于所述供应商信息中的型号类别和所述预存型号类别，但属于被动元器件类别，则输出所述被动元器件类别中与所述目标要素对应的元器件信息列表。

8.根据权利要求7所述的元器件推荐方法，其特征在于，所述根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表还包括：若所述目标要素不属于所述供应商信息中的型号类别、所述被动元器件类别以及所述预存型号类别，则输出与所述目标要素相关联的元器件信息列表。

9.根据权利要求1所述的元器件推荐方法，其特征在于，所述获取物料清单中的文本信息包括：

获取初始物料清单文件；

对所述初始物料清单文件进行解析，获取所述初始物料清单文件的目标物料清单数据；

根据所述目标物料清单数据，获取所述目标物料清单数据中的列头数据以及每种电子元件的初始电子元件数据；

根据所述列头数据，对所述初始电子元件数据进行清洗以及转换，生成解析电子元件数据；

根据所述列头数据以及所述解析电子元件数据，封装成物料清单解析数据；以及

根据所述物料清单解析数据，获取所述物料清单中的文本信息。

10.根据权利要求9所述的元器件推荐方法，其特征在于，所述根据所述列头数据，对所述初始电子元件数据进行清洗以及转换，生成解析电子元件数据，包括：

获取所述列头数据的物料参数类型；

获取所述初始电子元件数据中的外部链接数据；

根据所述列头数据的物料参数类型以及所述外部链接数据，对所述初始电子元件数据进行转换并去除所述外部链接数据，生成所述解析电子元件数据。

11.一种元器件推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取物料清单中的文本信息；其中，所述文本信息包括元器件的型号信息；

去除模块，用于去除所述文本信息中的干扰要素；

预处理模块，用于对所述文本信息中的目标要素进行预处理；以及

输出模块，用于根据预处理后的目标要素输出对应元器件的信息列表。

12.一种元器件推荐系统，其特征在于，包括：

处理器；以及

用于储存所述处理器可执行指令的存储器；

所述处理器，用于执行上述权利要求1-10任一项所述的元器件推荐方法。

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