CN116187299B - 一种科技项目文本数据检定评价方法、系统及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种科技项目文本数据检定评价方法、系统及介质。属于大数据及项目智能评估技术领域，该方法包括：获取科技项目文本特征信息并进行项目特征类别分类和数据采集获取科技项目文本数据集，根据数据集的数据进行拟合处理获得项目主体前景拟合系数，再结合各数据组的数据进行分析获得科技项目文本评鉴指数，再结合评估获得的项目溢值增收系数进行校正获得科技项目文本检定数据，最后与项目文本评估阈值进行阈值对比对科技项目文本进行检定评价；从而通过科技项目文本数据进行拟合处理、指数分析以及价值分析获得相关指数和数据，对科技项目文本数据进行检定评价，实现通过大数据技术对科技项目文本数据进行智能检定评价的技术。
Description
技术领域
本申请涉及大数据及项目智能评估技术领域，具体而言，涉及一种科技项目文本数据检定评价方法、系统及介质。
背景技术
科技项目文本数据反映了科技项目实施过程及成果的报告数据，通过对文本数据的分类、采集和评估反映出科技项目的实施情况，而目前随着项目的飞速发展，多学科多行业的各类新兴科技项目日益增多，不同专业、不同项目、不同课题之间存在较大差异，如何针对各科技项目文本数据进行准确有效的评价是技术难题，且由于评价规则以及项目领域的差异性，容易导致对项目的评价结果存在偏差或失真，易造成出现评价偏差的缺陷，因此目前缺乏一种可靠有效的对各类科技项目文本的智能评价技术。
针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种科技项目文本数据检定评价方法、系统及介质，可以通过科技项目文本数据进行拟合处理、指数分析以及价值分析获得相关指数和数据，对科技项目文本数据进行检定评价，实现通过大数据技术对科技项目文本数据进行智能检定评价的技术。
本申请实施例还提供了一种科技项目文本数据检定评价方法，包括以下步骤：
获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类；
根据所述科技项目文本的特征类别信息对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集，获取科技项目文本数据集，并获取所述科技项目文本数据集中各数据群组的科技项目文本数据；
根据所述科技项目文本数据集的相关科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理，获得项目主体前景拟合系数；
根据各科技项目文本数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景拟合系数通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数；
根据所述科技项目文本数据进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对所述科技项目文本评鉴指数进行校正，获得科技项目文本检定数据；
根据所述科技项目文本检定数据与预设项目文本评估阈值进行阈值对比，对所述科技项目文本进行检定评价。
可选地，在本申请实施例所述的科技项目文本数据检定评价方法中，所述获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类，包括：
根据科技项目文本管理平台采集科技项目文本的项目文本特征信息，包括文本题材信息、项目类型信息以及研探主旨信息；
根据所述项目文本特征信息在项目文本信息数据库中查询获得项目文本关联信息，包括研审背景信息、核心前沿信息和项目资源信息；
根据所述项目文本特征信息和项目文本关联信息输入所述项目文本信息数据库中进行信息对照查询，对所述科技项目文本进行项目文本特征类别分类；
所述项目文本特征类别分类获得的项目文本类别特征包括项目核心意题特征和项目目标前景特征；
根据所述项目核心意题特征和项目目标前景特征分别获取对应项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息。
可选地，在本申请实施例所述的科技项目文本数据检定评价方法中，所述根据所述科技项目文本的特征类别信息对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集，获取科技项目文本数据集，并获取所述科技项目文本数据集中各数据群组的科技项目文本数据，包括：
根据所述科技项目文本的项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息在所述科技项目文本管理平台中获取对应的预设数据采集方法；
根据所述预设数据采集方法对所述科技项目进行数据采集，获取科技项目文本数据集；
所述科技项目文本数据集包括数据组集群，所述数据组集群包括多个数据组，包括项目背景前景数据组、项目平台资源数据组、项目期望成果数据组以及项目价值创收数据组；
根据所述多个数据组提取对应的科技项目文本数据，其中：
所述项目背景前景数据组包括项目攻关背景数据和项目实施预期数据；
所述项目平台资源数据组包括项目平台支撑数据和项目资源供给数据；
所述项目期望成果数据组包括项目成果预期数据和项目实施成效数据；
所述项目价值创收数据组包括项目创收盈利数据和项目溢价溢值数据。
可选地，在本申请实施例所述的科技项目文本数据检定评价方法中，所述根据所述科技项目文本数据集的相关科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理，获得项目主体前景拟合系数，包括：
根据所述项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息通过所述项目文本信息数据库进行查询，获取所述科技项目文本的项目主体前景预设因子；
根据所述项目背景前景数据组和所述项目平台资源数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景预设因子进行拟合计算处理，获得项目主体前景拟合系数。
可选地，在本申请实施例所述的科技项目文本数据检定评价方法中，所述根据各科技项目文本数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景拟合系数通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数，包括：
根据所述科技项目文本的文本题材信息和项目类型信息在所述科技项目文本管理平台中查询获得与所述科技项目文本题材类型对应的科技项目文本评鉴模型；
根据所述项目主体前景拟合系数结合多个数据组的所述科技项目文本数据通过所述科技项目文本评鉴模型进行分析处理，获得科技项目文本评鉴指数。
可选地，在本申请实施例所述的科技项目文本数据检定评价方法中，所述根据所述科技项目文本数据进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对所述科技项目文本评鉴指数进行校正，获得科技项目文本检定数据，包括：
根据所述项目创收盈利数据和项目溢价溢值数据通过预设的项目价值收益评估模型进行处理，获得项目溢值增收系数；
根据所述项目溢值增收系数结合所述项目主体前景预设因子对所述科技项目文本评鉴指数进行校正处理，获得科技项目文本检定数据。
可选地，在本申请实施例所述的科技项目文本数据检定评价方法中，所述根据所述科技项目文本检定数据与预设项目文本评估阈值进行阈值对比，对所述科技项目文本进行检定评价，包括：
根据所述科技项目文本的项目类型信息在所述科技项目文本管理平台中查询获得对应的预设项目文本评估阈值；
根据所述科技项目文本检定数据与所述项目文本评估阈值进行阈值对比；
若所述科技项目文本检定数据大于所述项目文本评估阈值，则所述科技项目文本检定通过；
若所述科技项目文本检定数据小于所述项目文本评估阈值，则所述科技项目文本检定不通过。
第二方面，本申请实施例提供了一种科技项目文本数据检定评价系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括科技项目文本数据检定评价方法的程序，所述科技项目文本数据检定评价方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类；
根据所述科技项目文本的特征类别信息对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集，获取科技项目文本数据集，并获取所述科技项目文本数据集中各数据群组的科技项目文本数据；
根据所述科技项目文本数据集的相关科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理，获得项目主体前景拟合系数；
根据各科技项目文本数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景拟合系数通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数；
根据所述科技项目文本数据进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对所述科技项目文本评鉴指数进行校正，获得科技项目文本检定数据；
根据所述科技项目文本检定数据与预设项目文本评估阈值进行阈值对比，对所述科技项目文本进行检定评价。
可选地，在本申请实施例所述的科技项目文本数据检定评价系统中，所述获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类，包括：
根据科技项目文本管理平台采集科技项目文本的项目文本特征信息，包括文本题材信息、项目类型信息以及研探主旨信息；
根据所述项目文本特征信息在项目文本信息数据库中查询获得项目文本关联信息，包括研审背景信息、核心前沿信息和项目资源信息；
根据所述项目文本特征信息和项目文本关联信息输入所述项目文本信息数据库中进行信息对照查询，对所述科技项目文本进行项目文本特征类别分类；
所述项目文本特征类别分类获得的项目文本类别特征包括项目核心意题特征和项目目标前景特征；
根据所述项目核心意题特征和项目目标前景特征分别获取对应项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括科技项目文本数据检定评价方法程序，所述科技项目文本数据检定评价方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的科技项目文本数据检定评价方法的步骤。
由上可知，本申请实施例提供的一种科技项目文本数据检定评价方法、系统及介质，通过获取科技项目文本特征信息并进行项目特征类别分类，对科技项目按照预设数据采集方法进行数据采集获取科技项目文本数据集，根据科技项目文本数据集的科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理获得项目主体前景拟合系数，再结合各科技项目文本数据组的科技项目文本数据通过科技项目文本评鉴模型进行指数分析获得科技项目文本评鉴指数，再进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对科技项目文本评鉴指数进行校正获得科技项目文本检定数据，最后与项目文本评估阈值进行阈值对比对科技项目文本进行检定评价；从而通过科技项目文本数据的特征分类和数据采集进行拟合处理、指数分析以及价值分析获得相关指数和数据对科技项目文本数据进行检定评价，实现通过大数据技术对科技项目文本数据进行智能检定评价的技术。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的科技项目文本数据检定评价方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的科技项目文本数据检定评价方法的对项目特征类别分类的流程图；
图3为本申请实施例提供的科技项目文本数据检定评价方法的获取数据群组的科技项目文本数据的流程图；
图4为本申请实施例提供的科技项目文本数据检定评价系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到，相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1是本申请一些实施例中的一种科技项目文本数据检定评价方法的流程图。该科技项目文本数据检定评价方法用于终端设备中，例如电脑、手机终端等。该科技项目文本数据检定评价方法，包括以下步骤：
S101、获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类；
S102、根据所述科技项目文本的特征类别信息对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集，获取科技项目文本数据集，并获取所述科技项目文本数据集中各数据群组的科技项目文本数据；
S103、根据所述科技项目文本数据集的相关科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理，获得项目主体前景拟合系数；
S104、根据各科技项目文本数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景拟合系数通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数；
S105、根据所述科技项目文本数据进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对所述科技项目文本评鉴指数进行校正，获得科技项目文本检定数据；
S106、根据所述科技项目文本检定数据与预设项目文本评估阈值进行阈值对比，对所述科技项目文本进行检定评价。
需要说明的是，为实现对科技项目文本的检定评价，先获取科技项目文本特征信息，并根据特征信息进行项目特征类别分类，明确科技项目文本中的项目信息内容的分类获得特征类别信息，再对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集获取科技项目文本数据集，数据集中包括各类数据组，各数据组中包括多个科技项目文本数据，再根据相关的科技项目文本数据对项目进行主体前景拟合处理，获得反映项目主体与实施前景的拟合状况的项目主体前景拟合系数，再与各数据组的科技项目文本数据通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数，后对项目价值收益进行评估获得项目溢值增收系数，最后根据项目溢值增收系数对科技项目文本评鉴指数进行校正获得科技项目文本检定数据，根据该检定数据与预设的项目文本评估阈值进行阈值对比对科技项目文本进行检定评价，从而实现根据获得的科技项目文本数据进行拟合处理、指数分析以及价值分析获得科技项目文本检定数据，对科技项目文本数据进行智能检定评价的技术。
请参照图2，图2是本申请一些实施例中的科技项目文本数据检定评价方法的对项目特征类别分类的流程图。根据本发明实施例，所述获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类，具体为：
S201、根据科技项目文本管理平台采集科技项目文本的项目文本特征信息，包括文本题材信息、项目类型信息以及研探主旨信息；
S202、根据所述项目文本特征信息在项目文本信息数据库中查询获得项目文本关联信息，包括研审背景信息、核心前沿信息和项目资源信息；
S203、根据所述项目文本特征信息和项目文本关联信息输入所述项目文本信息数据库中进行信息对照查询，对所述科技项目文本进行项目文本特征类别分类；
S204、所述项目文本特征类别分类获得的项目文本类别特征包括项目核心意题特征和项目目标前景特征；
S205、根据所述项目核心意题特征和项目目标前景特征分别获取对应项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息。
需要说明的是，为实现对科技项目文本数据的评价，需根据适当的数据采集方法对科技项目文本进行数据采集，由于不同领域、题目、类别、研究对象的项目文本所需采集的数据具有差异性，因此，首先需对科技项目文本进行特征类别分类，以识别出正确的特征类别信息，通过预设的科技项目文本管理平台采集所要检定评价的科技项目文本的项目特征信息，包括反映文本的题材、立意、表述信息，文本项目的类型、种类、属性信息，以及项目研发探索的主旨、目标、方向信息，再根据特征信息在预设的项目文本信息数据库中进行查询，获得与该科技项目文本关联的关联信息，涉及项目开展背景、技术前沿以及周边资源的信息，包括反映项目研究背景、审查主线、题意主流度信息，项目核心前沿性、实施目标前瞻性的信息，以及项目开展扶持资源、市场平台、资助力度信息，再根据项目文本特征信息和项目文本关联信息输入项目文本信息数据库中进行信息对照查询，根据特征信息和关联信息进行项目文本特征类别分类，获得项目文本类别特征，类别特征包括项目核心意题特征和项目目标前景特征，并根据特征获取对应特征信息，通过该特征信息映射项目的核心内容、立题立意和目标设计、实施前景的类型信息，其中，科技项目文本管理平台是预设的项目数据信息采集平台，项目文本信息数据库是对项目相关信息、分类信息进行获取的预设数据库。
请参照图3，图3是本申请一些实施例中的科技项目文本数据检定评价方法的获取数据群组的科技项目文本数据的流程图。根据本发明实施例，所述根据所述科技项目文本的特征类别信息对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集，获取科技项目文本数据集，并获取所述科技项目文本数据集中各数据群组的科技项目文本数据，具体为：
S301、根据所述科技项目文本的项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息在所述科技项目文本管理平台中获取对应的预设数据采集方法；
S302、根据所述预设数据采集方法对所述科技项目进行数据采集，获取科技项目文本数据集；
S303、所述科技项目文本数据集包括数据组集群，所述数据组集群包括多个数据组，包括项目背景前景数据组、项目平台资源数据组、项目期望成果数据组以及项目价值创收数据组；
S304、根据所述多个数据组提取对应的科技项目文本数据；
其中：所述项目背景前景数据组包括项目攻关背景数据和项目实施预期数据；
所述项目平台资源数据组包括项目平台支撑数据和项目资源供给数据；
所述项目期望成果数据组包括项目成果预期数据和项目实施成效数据；
所述项目价值创收数据组包括项目创收盈利数据和项目溢价溢值数据。
需要说明的是，在获得了项目文本类别特征信息后，需根据该类别特征信息在前述平台中查询获得对应的预设数据采集方法，获得的预设采集方法是适配于该科技项目文本的类别特征的数据获取方法，根据获得的方法对科技项目进行数据采集，获取科技项目文本数据集，该数据集是包括了多个分类属性的数据组的集群，数据组包括项目背景前景数据组、项目平台资源数据组、项目期望成果数据组以及项目价值创收数据组，各数据组中包括多个相应的数据，其中，项目背景前景数据组包括反映项目攻关实施的技术背景和实施效果预期的相关数据，项目平台资源数据组包括反映项目开展的研发平台扶持支撑和资助扶持、资源供给的相关数据，项目期望成果数据组包括反映项目成果设定、效应预期和实施成效、贡献度的相关数据，项目价值创收数据组包括反映项目利润创收、收益盈利和溢价溢值的相关数据。
根据本发明实施例，所述根据所述科技项目文本数据集的相关科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理，获得项目主体前景拟合系数，具体为：
根据所述项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息通过所述项目文本信息数据库进行查询，获取所述科技项目文本的项目主体前景预设因子；
根据所述项目背景前景数据组和所述项目平台资源数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景预设因子进行拟合计算处理，获得项目主体前景拟合系数。
需要说明的是，在获得了科技项目文本的数据组数据后，为实施对文本数据的检定评价，首先需对科技项目的实施前景背景和资源支撑进行拟合评估，即对科技项目实施前景度和扶持度的进行参数评价，获得拟合系数，该拟合系数是科技项目实施主体前景的衡量参数，通过类别特征信息再信息数据库中查询获取预设因子，再结合项目背景前景数据组和项目平台资源数据组的数据进行计算，获得项目主体前景拟合系数；
其中，所述项目主体前景拟合系数的计算公式为：
其中，gφ为项目主体前景拟合系数，Hv1、Hv2分别为项目攻关背景数据、项目实施预期数据，Ak1、Ak2分别为项目平台支撑数据、项目资源供给数据，tz为项目主体前景预设因子，γ、τ为预设特征系数(预设特征系数通过项目文本信息数据库查询获取)。
根据本发明实施例，所述根据各科技项目文本数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景拟合系数通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数，具体为：
根据所述科技项目文本的文本题材信息和项目类型信息在所述科技项目文本管理平台中查询获得与所述科技项目文本题材类型对应的科技项目文本评鉴模型；
根据所述项目主体前景拟合系数结合多个数据组的所述科技项目文本数据通过所述科技项目文本评鉴模型进行分析处理，获得科技项目文本评鉴指数。
需要说明的是，为获得对科技项目文本的评鉴，根据科技项目文本的文本题材信息和项目类型信息在前述平台中查询获得对应的评鉴模型，该评鉴模型是通过程序公式进行计算从而评鉴项目文本的程序模型，通过程序公式对项目主体前景拟合系数以及数据组的数据进行计算获得科技项目文本评鉴指数；
其中，所述科技项目文本评鉴模型的指数分析程序公式为：
其中，Rc为科技项目文本评鉴指数，Hv1、Hv2分别为项目攻关背景数据、项目实施预期数据，Ak1、Ak2分别为项目平台支撑数据、项目资源供给数据，Pd1、Pd2分别为项目成果预期数据、项目实施成效数据，Qg1、Qg2分别为项目创收盈利数据、项目溢价溢值数据，gφ为项目主体前景拟合系数，γ、τ、η、δ为预设特征系数(预设特征系数通过项目文本信息数据库查询获取)。
根据本发明实施例，所述根据所述科技项目文本数据进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对所述科技项目文本评鉴指数进行校正，获得科技项目文本检定数据，具体为：
根据所述项目创收盈利数据和项目溢价溢值数据通过预设的项目价值收益评估模型进行处理，获得项目溢值增收系数；
根据所述项目溢值增收系数结合所述项目主体前景预设因子对所述科技项目文本评鉴指数进行校正处理，获得科技项目文本检定数据。
需要说明的是，项目价值收益评估模型是通过大量的项目创收盈利数据样本和项目溢价溢值数据样本进行训练得到对应项目溢值增收系数的数据处理模型，通过大量样本数据的训练获得训练好的预设项目价值收益评估模型，通过该模型的处理获得项目文本的项目溢值增收系数，再根据该系数结合项目主体前景预设因子对科技项目文本评鉴指数进行校正处理获得科技项目文本检定数据，得到的检定数据是对科技项目文本数据的具有可靠性评估的检定数据；
其中，所述科技项目文本检定数据的校正计算公式为：
其中，Pa为科技项目文本检定数据，Rc为科技项目文本评鉴指数，tz为项目主体前景预设因子，ec为项目溢值增收系数，μ为预设参数。
根据本发明实施例，所述根据所述科技项目文本检定数据与预设项目文本评估阈值进行阈值对比，对所述科技项目文本进行检定评价，具体为：
根据所述科技项目文本的项目类型信息在所述科技项目文本管理平台中查询获得对应的预设项目文本评估阈值；
根据所述科技项目文本检定数据与所述项目文本评估阈值进行阈值对比；
若所述科技项目文本检定数据大于所述项目文本评估阈值，则所述科技项目文本检定通过；
若所述科技项目文本检定数据小于所述项目文本评估阈值，则所述科技项目文本检定不通过。
需要说明的是，在获得了科技项目文本检定数据后，为评价检定数据反映出的该科技项目文本的检定结果，根据科技项目文本的项目类型信息在科技项目文本管理平台中查询获得对应的预设项目文本评估阈值，通过该阈值与科技项目文本检定数据进行阈值对比，若科技项目文本检定数据大于项目文本评估阈值，则科技项目文本检定通过，反之，则科技项目文本检定不通过，本实施例的预设项目文本评估阈值的阈值对比要求设定为0.9，通过阈值对比的结果实现对科技项目文本数据的检定评价。
根据本发明实施例，还包括：
根据所述研审背景信息和核心前沿信息获取科技项目对应的项目前沿背景值级；
根据所述项目主体前景拟合系数结合所述项目前沿背景值级以及所述项目创收盈利数据、项目溢价溢值数据进行项目价值评测处理，获得项目价值评测数据；
根据所述项目价值评测数据对所述科技项目的项目文本评估阈值进行加权修正获得修正项目文本评估阈值；
根据所述修正项目文本评估阈值对所述科技项目文本进行校正评价。
需要说明的是，为获得对科技项目文本的准确评价，需对项目开展的价值收益进行考量加权，通过获得项目价值评测数据对科技项目的项目文本评估阈值进行加权修正，获得修正项目文本评估阈值，再根据该修正项目文本评估阈值对科技项目文本的科技项目文本检定数据进行校正评价，以获得较为准确的修正评价，其中，项目价值评测数据通过项目价值评测处理获得，根据科技项目文本的研审背景信息和核心前沿信息获取对应的项目前沿背景值级，再进行计算处理，获得项目价值评测数据；
其中，所述项目价值评测数据的计算公式为：
Sp＝δ(Qg1+Qg2)×J0/gφ；
其中，Sp为项目价值评测数据，J0为项目前沿背景值级，Qg1、Qg2分别为项目创收盈利数据、项目溢价溢值数据，gφ为项目主体前景拟合系数。
如图4所示，本发明还公开了一种科技项目文本数据检定评价系统，包括存储器41和处理器42，所述存储器中包括科技项目文本数据检定评价方法程序，所述科技项目文本数据检定评价方法程序被所述处理器执行体征异样修正数据时实现如下步骤：
获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类；
根据所述科技项目文本的特征类别信息对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集，获取科技项目文本数据集，并获取所述科技项目文本数据集中各数据群组的科技项目文本数据；
根据所述科技项目文本数据集的相关科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理，获得项目主体前景拟合系数；
根据各科技项目文本数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景拟合系数通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数；
根据所述科技项目文本数据进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对所述科技项目文本评鉴指数进行校正，获得科技项目文本检定数据；
根据所述科技项目文本检定数据与预设项目文本评估阈值进行阈值对比，对所述科技项目文本进行检定评价。
需要说明的是，为实现对科技项目文本的检定评价，先获取科技项目文本特征信息，并根据特征信息进行项目特征类别分类，明确科技项目文本中的项目信息内容的分类获得特征类别信息，再对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集获取科技项目文本数据集，数据集中包括各类数据组，各数据组中包括多个科技项目文本数据，再根据相关的科技项目文本数据对项目进行主体前景拟合处理，获得反映项目主体与实施前景的拟合状况的项目主体前景拟合系数，再与各数据组的科技项目文本数据通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数，后对项目价值收益进行评估获得项目溢值增收系数，最后根据项目溢值增收系数对科技项目文本评鉴指数进行校正获得科技项目文本检定数据，根据该检定数据与预设的项目文本评估阈值进行阈值对比对科技项目文本进行检定评价，从而实现根据获得的科技项目文本数据进行拟合处理、指数分析以及价值分析获得科技项目文本检定数据，对科技项目文本数据进行智能检定评价的技术。
根据本发明实施例，所述获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类，具体为：
根据科技项目文本管理平台采集科技项目文本的项目文本特征信息，包括文本题材信息、项目类型信息以及研探主旨信息；
根据所述项目文本特征信息在项目文本信息数据库中查询获得项目文本关联信息，包括研审背景信息、核心前沿信息和项目资源信息；
根据所述项目文本特征信息和项目文本关联信息输入所述项目文本信息数据库中进行信息对照查询，对所述科技项目文本进行项目文本特征类别分类；
所述项目文本特征类别分类获得的项目文本类别特征包括项目核心意题特征和项目目标前景特征；
根据所述项目核心意题特征和项目目标前景特征分别获取对应项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息。
需要说明的是，为实现对科技项目文本数据的评价，需根据适当的数据采集方法对科技项目文本进行数据采集，由于不同领域、题目、类别、研究对象的项目文本所需采集的数据具有差异性，因此，首先需对科技项目文本进行特征类别分类，以识别出正确的特征类别信息，通过预设的科技项目文本管理平台采集所要检定评价的科技项目文本的项目特征信息，包括反映文本的题材、立意、表述信息，文本项目的类型、种类、属性信息，以及项目研发探索的主旨、目标、方向信息，再根据特征信息在预设的项目文本信息数据库中进行查询，获得与该科技项目文本关联的关联信息，涉及项目开展背景、技术前沿以及周边资源的信息，包括反映项目研究背景、审查主线、题意主流度信息，项目核心前沿性、实施目标前瞻性的信息，以及项目开展扶持资源、市场平台、资助力度信息，再根据项目文本特征信息和项目文本关联信息输入项目文本信息数据库中进行信息对照查询，根据特征信息和关联信息进行项目文本特征类别分类，获得项目文本类别特征，类别特征包括项目核心意题特征和项目目标前景特征，并根据特征获取对应特征信息，通过该特征信息映射项目的核心内容、立题立意和目标设计、实施前景的类型信息，其中，科技项目文本管理平台是预设的项目数据信息采集平台，项目文本信息数据库是对项目相关信息、分类信息进行获取的预设数据库。
根据本发明实施例，所述根据所述科技项目文本的特征类别信息对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集，获取科技项目文本数据集，并获取所述科技项目文本数据集中各数据群组的科技项目文本数据，具体为：
根据所述科技项目文本的项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息在所述科技项目文本管理平台中获取对应的预设数据采集方法；
根据所述预设数据采集方法对所述科技项目进行数据采集，获取科技项目文本数据集；
所述科技项目文本数据集包括数据组集群，所述数据组集群包括多个数据组，包括项目背景前景数据组、项目平台资源数据组、项目期望成果数据组以及项目价值创收数据组；
根据所述多个数据组提取对应的科技项目文本数据；
其中：所述项目背景前景数据组包括项目攻关背景数据和项目实施预期数据；
所述项目平台资源数据组包括项目平台支撑数据和项目资源供给数据；
所述项目期望成果数据组包括项目成果预期数据和项目实施成效数据；
所述项目价值创收数据组包括项目创收盈利数据和项目溢价溢值数据。
需要说明的是，在获得了项目文本类别特征信息后，需根据该类别特征信息在前述平台中查询获得对应的预设数据采集方法，获得的预设采集方法是适配于该科技项目文本的类别特征的数据获取方法，根据获得的方法对科技项目进行数据采集，获取科技项目文本数据集，该数据集是包括了多个分类属性的数据组的集群，数据组包括项目背景前景数据组、项目平台资源数据组、项目期望成果数据组以及项目价值创收数据组，各数据组中包括多个相应的数据，其中，项目背景前景数据组包括反映项目攻关实施的技术背景和实施效果预期的相关数据，项目平台资源数据组包括反映项目开展的研发平台扶持支撑和资助扶持、资源供给的相关数据，项目期望成果数据组包括反映项目成果设定、效应预期和实施成效、贡献度的相关数据，项目价值创收数据组包括反映项目利润创收、收益盈利和溢价溢值的相关数据。
根据本发明实施例，所述根据所述科技项目文本数据集的相关科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理，获得项目主体前景拟合系数，具体为：
根据所述项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息通过所述项目文本信息数据库进行查询，获取所述科技项目文本的项目主体前景预设因子；
根据所述项目背景前景数据组和所述项目平台资源数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景预设因子进行拟合计算处理，获得项目主体前景拟合系数。
需要说明的是，在获得了科技项目文本的数据组数据后，为实施对文本数据的检定评价，首先需对科技项目的实施前景背景和资源支撑进行拟合评估，即对科技项目实施前景度和扶持度的进行参数评价，获得拟合系数，该拟合系数是科技项目实施主体前景的衡量参数，通过类别特征信息再信息数据库中查询获取预设因子，再结合项目背景前景数据组和项目平台资源数据组的数据进行计算，获得项目主体前景拟合系数；
其中，所述项目主体前景拟合系数的计算公式为：
其中，gφ为项目主体前景拟合系数，Hv1、Hv2分别为项目攻关背景数据、项目实施预期数据，Ak1、Ak2分别为项目平台支撑数据、项目资源供给数据，tz为项目主体前景预设因子，γ、τ为预设特征系数(预设特征系数通过项目文本信息数据库查询获取)。
根据本发明实施例，所述根据各科技项目文本数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景拟合系数通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数，具体为：
根据所述科技项目文本的文本题材信息和项目类型信息在所述科技项目文本管理平台中查询获得与所述科技项目文本题材类型对应的科技项目文本评鉴模型；
根据所述项目主体前景拟合系数结合多个数据组的所述科技项目文本数据通过所述科技项目文本评鉴模型进行分析处理，获得科技项目文本评鉴指数。
需要说明的是，为获得对科技项目文本的评鉴，根据科技项目文本的文本题材信息和项目类型信息在前述平台中查询获得对应的评鉴模型，该评鉴模型是通过程序公式进行计算从而评鉴项目文本的程序模型，通过程序公式对项目主体前景拟合系数以及数据组的数据进行计算获得科技项目文本评鉴指数；
其中，所述科技项目文本评鉴模型的指数分析程序公式为：
其中，Rc为科技项目文本评鉴指数，Hv1、Hv2分别为项目攻关背景数据、项目实施预期数据，Ak1、Ak2分别为项目平台支撑数据、项目资源供给数据，Pd1、Pd2分别为项目成果预期数据、项目实施成效数据，Qg1、Qg2分别为项目创收盈利数据、项目溢价溢值数据，gφ为项目主体前景拟合系数，γ、τ、η、δ为预设特征系数(预设特征系数通过项目文本信息数据库查询获取)。
根据本发明实施例，所述根据所述科技项目文本数据进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对所述科技项目文本评鉴指数进行校正，获得科技项目文本检定数据，具体为：
根据所述项目创收盈利数据和项目溢价溢值数据通过预设的项目价值收益评估模型进行处理，获得项目溢值增收系数；
根据所述项目溢值增收系数结合所述项目主体前景预设因子对所述科技项目文本评鉴指数进行校正处理，获得科技项目文本检定数据。
需要说明的是，项目价值收益评估模型是通过大量的项目创收盈利数据样本和项目溢价溢值数据样本进行训练得到对应项目溢值增收系数的数据处理模型，通过大量样本数据的训练获得训练好的预设项目价值收益评估模型，通过该模型的处理获得项目文本的项目溢值增收系数，再根据该系数结合项目主体前景预设因子对科技项目文本评鉴指数进行校正处理获得科技项目文本检定数据，得到的检定数据是对科技项目文本数据的具有可靠性评估的检定数据；
其中，所述科技项目文本检定数据的校正计算公式为：
其中，Pa为科技项目文本检定数据，Rc为科技项目文本评鉴指数，tz为项目主体前景预设因子，ec为项目溢值增收系数，μ为预设参数。
根据本发明实施例，所述根据所述科技项目文本检定数据与预设项目文本评估阈值进行阈值对比，对所述科技项目文本进行检定评价，具体为：
根据所述科技项目文本的项目类型信息在所述科技项目文本管理平台中查询获得对应的预设项目文本评估阈值；
根据所述科技项目文本检定数据与所述项目文本评估阈值进行阈值对比；
若所述科技项目文本检定数据大于所述项目文本评估阈值，则所述科技项目文本检定通过；
若所述科技项目文本检定数据小于所述项目文本评估阈值，则所述科技项目文本检定不通过。
需要说明的是，在获得了科技项目文本检定数据后，为评价检定数据反映出的该科技项目文本的检定结果，根据科技项目文本的项目类型信息在科技项目文本管理平台中查询获得对应的预设项目文本评估阈值，通过该阈值与科技项目文本检定数据进行阈值对比，若科技项目文本检定数据大于项目文本评估阈值，则科技项目文本检定通过，反之，则科技项目文本检定不通过，本实施例的预设项目文本评估阈值的阈值对比要求设定为0.9，通过阈值对比的结果实现对科技项目文本数据的检定评价。
根据本发明实施例，还包括：
根据所述研审背景信息和核心前沿信息获取科技项目对应的项目前沿背景值级；
根据所述项目主体前景拟合系数结合所述项目前沿背景值级以及所述项目创收盈利数据、项目溢价溢值数据进行项目价值评测处理，获得项目价值评测数据；
根据所述项目价值评测数据对所述科技项目的项目文本评估阈值进行加权修正获得修正项目文本评估阈值；
根据所述修正项目文本评估阈值对所述科技项目文本进行校正评价。
需要说明的是，为获得对科技项目文本的准确评价，需对项目开展的价值收益进行考量加权，通过获得项目价值评测数据对科技项目的项目文本评估阈值进行加权修正，获得修正项目文本评估阈值，再根据该修正项目文本评估阈值对科技项目文本的科技项目文本检定数据进行校正评价，以获得较为准确的修正评价，其中，项目价值评测数据通过项目价值评测处理获得，根据科技项目文本的研审背景信息和核心前沿信息获取对应的项目前沿背景值级，再进行计算处理，获得项目价值评测数据；
其中，所述项目价值评测数据的计算公式为：
Sp＝δ(Qg1+Qg2)×J0/gφ；
其中，Sp为项目价值评测数据，J0为项目前沿背景值级，Qg1、Qg2分别为项目创收盈利数据、项目溢价溢值数据，gφ为项目主体前景拟合系数。
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中包括科技项目文本数据检定评价方法程序，所述科技项目文本数据检定评价方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的科技项目文本数据检定评价方法的步骤。
本发明公开的一种科技项目文本数据检定评价方法、系统及介质，通过获取科技项目文本特征信息并进行项目特征类别分类，对科技项目按照预设数据采集方法进行数据采集获取科技项目文本数据集，根据科技项目文本数据集的科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理获得项目主体前景拟合系数，再结合各科技项目文本数据组的科技项目文本数据通过科技项目文本评鉴模型进行指数分析获得科技项目文本评鉴指数，再进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对科技项目文本评鉴指数进行校正获得科技项目文本检定数据，最后与项目文本评估阈值进行阈值对比对科技项目文本进行检定评价；从而通过科技项目文本数据的特征分类和数据采集进行拟合处理、指数分析以及价值分析获得相关指数和数据对科技项目文本数据进行检定评价，实现通过大数据技术对科技项目文本数据进行智能检定评价的技术。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (7)
1.一种科技项目文本数据检定评价方法，其特征在于，包括：
获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类；
根据所述科技项目文本的特征类别信息对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集，获取科技项目文本数据集，并获取所述科技项目文本数据集中各数据群组的科技项目文本数据；
根据所述科技项目文本数据集的相关科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理，获得项目主体前景拟合系数；
根据各科技项目文本数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景拟合系数通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数；
根据所述科技项目文本数据进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对所述科技项目文本评鉴指数进行校正，获得科技项目文本检定数据；
根据所述科技项目文本检定数据与预设项目文本评估阈值进行阈值对比，对所述科技项目文本进行检定评价；
所述根据所述科技项目文本数据集的相关科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理，获得项目主体前景拟合系数，包括：
根据所述项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息通过所述项目文本信息数据库进行查询，获取所述科技项目文本的项目主体前景预设因子；
根据所述项目背景前景数据组和所述项目平台资源数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景预设因子进行拟合计算处理，获得项目主体前景拟合系数；
其中，所述项目主体前景拟合系数的计算公式为：
其中，gφ为项目主体前景拟合系数，Hv1、Hv2分别为项目攻关背景数据、项目实施预期数据，Ak1、Ak2分别为项目平台支撑数据、项目资源供给数据，tz为项目主体前景预设因子，γ、τ为预设特征系数；
所述根据各科技项目文本数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景拟合系数通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数，包括：
根据所述科技项目文本的文本题材信息和项目类型信息在所述科技项目文本管理平台中查询获得与所述科技项目文本题材类型对应的科技项目文本评鉴模型；
根据所述项目主体前景拟合系数结合多个数据组的所述科技项目文本数据通过所述科技项目文本评鉴模型进行分析处理，获得科技项目文本评鉴指数；
其中，所述科技项目文本评鉴模型的指数分析程序公式为：
其中，Rc为科技项目文本评鉴指数，Hv1、Hv2分别为项目攻关背景数据、项目实施预期数据，Ak1、Ak2分别为项目平台支撑数据、项目资源供给数据，Pd1、Pd2分别为项目成果预期数据、项目实施成效数据，Qg1、Qg2分别为项目创收盈利数据、项目溢价溢值数据，gφ为项目主体前景拟合系数，γ、τ、η、δ为预设特征系数；
所述根据所述科技项目文本数据进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对所述科技项目文本评鉴指数进行校正，获得科技项目文本检定数据，包括：
根据所述项目创收盈利数据和项目溢价溢值数据通过预设的项目价值收益评估模型进行处理，获得项目溢值增收系数；
根据所述项目溢值增收系数结合所述项目主体前景预设因子对所述科技项目文本评鉴指数进行校正处理，获得科技项目文本检定数据；
其中，所述科技项目文本检定数据的校正计算公式为：
其中，Pa为科技项目文本检定数据，Rc为科技项目文本评鉴指数，tz为项目主体前景预设因子，ec为项目溢值增收系数，μ为预设参数。
2.根据权利要求1所述的科技项目文本数据检定评价方法，其特征在于，所述获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类，包括：
根据科技项目文本管理平台采集科技项目文本的项目文本特征信息，包括文本题材信息、项目类型信息以及研探主旨信息；
根据所述项目文本特征信息在项目文本信息数据库中查询获得项目文本关联信息，包括研审背景信息、核心前沿信息和项目资源信息；
根据所述项目文本特征信息和项目文本关联信息输入所述项目文本信息数据库中进行信息对照查询，对所述科技项目文本进行项目文本特征类别分类；
所述项目文本特征类别分类获得的项目文本类别特征包括项目核心意题特征和项目目标前景特征；
根据所述项目核心意题特征和项目目标前景特征分别获取对应项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息。
3.根据权利要求2所述的科技项目文本数据检定评价方法，其特征在于，所述根据所述科技项目文本的特征类别信息对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集，获取科技项目文本数据集，并获取所述科技项目文本数据集中各数据群组的科技项目文本数据，包括：
根据所述科技项目文本的项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息在所述科技项目文本管理平台中获取对应的预设数据采集方法；
根据所述预设数据采集方法对所述科技项目进行数据采集，获取科技项目文本数据集；
所述科技项目文本数据集包括数据组集群，所述数据组集群包括多个数据组，包括项目背景前景数据组、项目平台资源数据组、项目期望成果数据组以及项目价值创收数据组；
根据所述多个数据组提取对应的科技项目文本数据，其中：
所述项目背景前景数据组包括项目攻关背景数据和项目实施预期数据；
所述项目平台资源数据组包括项目平台支撑数据和项目资源供给数据；
所述项目期望成果数据组包括项目成果预期数据和项目实施成效数据；
所述项目价值创收数据组包括项目创收盈利数据和项目溢价溢值数据。
4.根据权利要求3所述的科技项目文本数据检定评价方法，其特征在于，所述根据所述科技项目文本检定数据与预设项目文本评估阈值进行阈值对比，对所述科技项目文本进行检定评价，包括：
根据所述科技项目文本的项目类型信息在所述科技项目文本管理平台中查询获得对应的预设项目文本评估阈值；
根据所述科技项目文本检定数据与所述项目文本评估阈值进行阈值对比；
若所述科技项目文本检定数据大于所述项目文本评估阈值，则所述科技项目文本检定通过；
若所述科技项目文本检定数据小于所述项目文本评估阈值，则所述科技项目文本检定不通过。
5.一种科技项目文本数据检定评价系统，其特征在于，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括科技项目文本数据检定评价方法的程序，所述科技项目文本数据检定评价方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类；
根据所述科技项目文本的特征类别信息对科技项目按照对应预设数据采集方法进行数据采集，获取科技项目文本数据集，并获取所述科技项目文本数据集中各数据群组的科技项目文本数据；
根据所述科技项目文本数据集的相关科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理，获得项目主体前景拟合系数；
根据各科技项目文本数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景拟合系数通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数；
根据所述科技项目文本数据进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对所述科技项目文本评鉴指数进行校正，获得科技项目文本检定数据；
根据所述科技项目文本检定数据与预设项目文本评估阈值进行阈值对比，对所述科技项目文本进行检定评价；
所述根据所述科技项目文本数据集的相关科技项目文本数据进行项目主体前景拟合处理，获得项目主体前景拟合系数，包括：
根据所述项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息通过所述项目文本信息数据库进行查询，获取所述科技项目文本的项目主体前景预设因子；
根据所述项目背景前景数据组和所述项目平台资源数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景预设因子进行拟合计算处理，获得项目主体前景拟合系数；
其中，所述项目主体前景拟合系数的计算公式为：
其中，gφ为项目主体前景拟合系数，Hv1、Hv2分别为项目攻关背景数据、项目实施预期数据，Ak1、Ak2分别为项目平台支撑数据、项目资源供给数据，tz为项目主体前景预设因子，γ、τ为预设特征系数；
所述根据各科技项目文本数据组的科技项目文本数据结合所述项目主体前景拟合系数通过预设的科技项目文本评鉴模型进行指数分析，获得科技项目文本评鉴指数，包括：
根据所述科技项目文本的文本题材信息和项目类型信息在所述科技项目文本管理平台中查询获得与所述科技项目文本题材类型对应的科技项目文本评鉴模型；
根据所述项目主体前景拟合系数结合多个数据组的所述科技项目文本数据通过所述科技项目文本评鉴模型进行分析处理，获得科技项目文本评鉴指数；
其中，所述科技项目文本评鉴模型的指数分析程序公式为：
其中，Rc为科技项目文本评鉴指数，Hv1、Hv2分别为项目攻关背景数据、项目实施预期数据，Ak1、Ak2分别为项目平台支撑数据、项目资源供给数据，Pd1、Pd2分别为项目成果预期数据、项目实施成效数据，Qg1、Qg2分别为项目创收盈利数据、项目溢价溢值数据，gφ为项目主体前景拟合系数，γ、τ、η、δ为预设特征系数；
所述根据所述科技项目文本数据进行项目价值收益评估获得项目溢值增收系数，根据项目溢值增收系数对所述科技项目文本评鉴指数进行校正，获得科技项目文本检定数据，包括：
根据所述项目创收盈利数据和项目溢价溢值数据通过预设的项目价值收益评估模型进行处理，获得项目溢值增收系数；
根据所述项目溢值增收系数结合所述项目主体前景预设因子对所述科技项目文本评鉴指数进行校正处理，获得科技项目文本检定数据；
其中，所述科技项目文本检定数据的校正计算公式为：
其中，Pa为科技项目文本检定数据，Rc为科技项目文本评鉴指数，tz为项目主体前景预设因子，ec为项目溢值增收系数，μ为预设参数。
6.根据权利要求5所述的科技项目文本数据检定评价系统，其特征在于，所述获取科技项目文本特征信息，并根据所述特征信息进行项目特征类别分类，包括：
根据科技项目文本管理平台采集科技项目文本的项目文本特征信息，包括文本题材信息、项目类型信息以及研探主旨信息；
根据所述项目文本特征信息在项目文本信息数据库中查询获得项目文本关联信息，包括研审背景信息、核心前沿信息和项目资源信息；
根据所述项目文本特征信息和项目文本关联信息输入所述项目文本信息数据库中进行信息对照查询，对所述科技项目文本进行项目文本特征类别分类；
所述项目文本特征类别分类获得的项目文本类别特征包括项目核心意题特征和项目目标前景特征；
根据所述项目核心意题特征和项目目标前景特征分别获取对应项目核心意题特征信息和项目目标前景特征信息。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括科技项目文本数据检定评价方法程序，所述科技项目文本数据检定评价方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至4中任一项所述的科技项目文本数据检定评价方法的步骤。
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Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001167203A (ja) * | 1999-09-30 | 2001-06-22 | Fuji Electric Co Ltd | マーケティング分析支援システム、及び記録媒体 |
| CN102542012A (zh) * | 2010-12-15 | 2012-07-04 | 微软公司 | 分类搜索查询的结果 |
| CN102822693A (zh) * | 2010-01-06 | 2012-12-12 | 美萨影像股份公司 | 具有分隔像素和存储阵列的解调传感器 |
| AU2013209311A1 (en) * | 2007-01-03 | 2013-08-15 | Kannuu Pty Ltd | Process and apparatus for selecting an item from a database |
| CN103761618A (zh) * | 2014-01-23 | 2014-04-30 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种电网科技项目控制方法及系统 |
| CN107389573A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-24 | 中国农业科学院农田灌溉研究所 | 氮营养指数估算方法及装置 |
| CN108022244A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-11 | 东南大学 | 一种基于前景和背景种子用于显著目标检测的超图优化方法 |
| CN109767361A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-17 | 大连嘉宏至伟新技术开发有限公司 | 专利技术转移驱动平台及交易方法 |
| CN112287679A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-01-29 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 一种科技项目评审中文本信息的结构化抽取方法及系统 |
| CN112668822A (zh) * | 2020-09-14 | 2021-04-16 | 徐辉 | 科技成果转化平台共享系统、方法、存储介质、手机app |
| CN113128907A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-07-16 | 北京大学 | 专利价值在线评估方法和系统 |
| CN113962565A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-01-21 | 广东省技术经济研究发展中心 | 一种基于大数据的项目评分方法、系统和可读存储介质 |
| CN114077836A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-02-22 | 中国电信集团系统集成有限责任公司 | 一种基于异构神经网络的文本分类方法及装置 |
| CN115358726A (zh) * | 2022-10-18 | 2022-11-18 | 深圳市睿拓新科技有限公司 | 一种基于物联网的工程施工进度监控系统及方法 |
| CN115526443A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-12-27 | 中科云策(深圳)科技成果转化信息技术有限公司 | 一种基于大数据的科技成果转化风险信息评估系统 |
-
2023
- 2023-03-07 CN CN202310212280.1A patent/CN116187299B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001167203A (ja) * | 1999-09-30 | 2001-06-22 | Fuji Electric Co Ltd | マーケティング分析支援システム、及び記録媒体 |
| AU2013209311A1 (en) * | 2007-01-03 | 2013-08-15 | Kannuu Pty Ltd | Process and apparatus for selecting an item from a database |
| CN102822693A (zh) * | 2010-01-06 | 2012-12-12 | 美萨影像股份公司 | 具有分隔像素和存储阵列的解调传感器 |
| CN102542012A (zh) * | 2010-12-15 | 2012-07-04 | 微软公司 | 分类搜索查询的结果 |
| CN103761618A (zh) * | 2014-01-23 | 2014-04-30 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种电网科技项目控制方法及系统 |
| CN107389573A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-11-24 | 中国农业科学院农田灌溉研究所 | 氮营养指数估算方法及装置 |
| CN108022244A (zh) * | 2017-11-30 | 2018-05-11 | 东南大学 | 一种基于前景和背景种子用于显著目标检测的超图优化方法 |
| CN109767361A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-05-17 | 大连嘉宏至伟新技术开发有限公司 | 专利技术转移驱动平台及交易方法 |
| CN112668822A (zh) * | 2020-09-14 | 2021-04-16 | 徐辉 | 科技成果转化平台共享系统、方法、存储介质、手机app |
| CN112287679A (zh) * | 2020-10-16 | 2021-01-29 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 一种科技项目评审中文本信息的结构化抽取方法及系统 |
| CN113128907A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-07-16 | 北京大学 | 专利价值在线评估方法和系统 |
| CN113962565A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-01-21 | 广东省技术经济研究发展中心 | 一种基于大数据的项目评分方法、系统和可读存储介质 |
| CN114077836A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-02-22 | 中国电信集团系统集成有限责任公司 | 一种基于异构神经网络的文本分类方法及装置 |
| CN115526443A (zh) * | 2022-01-05 | 2022-12-27 | 中科云策(深圳)科技成果转化信息技术有限公司 | 一种基于大数据的科技成果转化风险信息评估系统 |
| CN115358726A (zh) * | 2022-10-18 | 2022-11-18 | 深圳市睿拓新科技有限公司 | 一种基于物联网的工程施工进度监控系统及方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| A comprehensive model for web sites quality;Signore Oreste;《Seventh IEEE International Symposium on Web Site Evolution》;20051017;30-36 * |
| A survey on data pricing: from economics to data science;Pei Jian;《IEEE Transactions on knowledge and Data Engineering》;20201221;第34卷(第10期);4586-4608 * |
| 智力资本及其价值效应——基于GMM前沿方法的实证研究;李阳;《中国博士学位论文全文数据库经济与管理科学辑》;20181015(第10期);J152-36 * |
| 江苏滨海经济开发区招商项目评估体系构建研究;潘蔚哲;《中国优秀硕士学位论文全文数据库经济与管理科学辑》;20200715(第07期);J147-416 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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