[发明专利]投标文件自动打分的方法及其系统

权利要求书

1.一种投标文件自动打分的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S11.数据处理：获取历史投标文件的文本数据以及与所述文本数据对应的得分数据，并对所述文本数据和所述得分数据进行预处理，对经处理的所述文本数据进行分词以形成若干词条，计算每个所述词条的逆文档词频，并根据停用词库设置所述词条的词频临界值，将所述逆文档词频大于所述词频临界值的词条删除，并将剩余的所述词条储存并作为特征数据；

S12.模型训练：利用有监督的机器学习模型对所述特征数据和所述得分数据进行学习，从而将所述机器学习模型训练形成自动打分模型；

S13.自动打分：将待打分的投标文件的文本输入所述自动打分模型，所述自动打分模型输出相应的分数。

2.如权利要求1所述的投标文件自动打分的方法，其特征在于，形成所述自动打分模型后，还包括：

提供若干测试文本，将所述测试文本输入所述自动打分模型并对应得出若干预测分数，将若干所述预测分数与对应的所述测试文本的实际分数进行比较并得出比较结果；

根据所述比较结果调整所述特征数据和所述机器学习模型的超参数，利用所述机器学习模型对调整后的所述特征数据和所述得分数据进行学习，以优化形成新的自动打分模型。

3.如权利要求2所述的投标文件自动打分的方法，其特征在于，将所述预测分数与所述实际分数进行比较时，还包括：

计算所述预测分数与对应的所述实际分数的均方根误差、平均绝对误差和均方误差，以得出所述比较结果。

4.如权利要求2所述的投标文件自动打分的方法，其特征在于，将所述预测分数与所述实际分数进行比较时，还包括：

根据若干所述预测分数画出预测曲线，根据所述实际分数画出对应的真实曲线；

将所述预测曲线和所述真实曲线进行皮尔逊相关系数衡量，以得出所述比较结果。

5.如权利要求1所述的投标文件自动打分的方法，其特征在于，对所述文本数据预处理时，还包括：

将所述文本数据转化为设定格式，并对所述文本数据进行清洗。

6.如权利要求1所述的投标文件自动打分的方法，其特征在于，对所述得分数据预处理时，还包括：

对所述得分数据进行清洗，并对清洗后的所述得分数据进行归一化处理。

7.如权利要求1所述的投标文件自动打分的方法，其特征在于，所述机器学习模型采用岭回归模型。

8.一种如权利要求1所述方法的投标文件自动打分系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，以获取投标文件的文本数据；

数据处理模块，以对所述文本数据进行预处理和分词处理；以及

自动打分模型，所述自动打分模型由有监督的机器学习模型对历史投标文件的文本数据和得分数据学习形成的，以对经处理的所述文本数据进行打分。