[发明专利]基于深度学习的工程造价自动抽取和分析方法及装置有效
| 申请号： | 202210126772.4 | 申请日： | 2022-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN114168716B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 叶杰舜;黄文炜 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/216;G06F40/289;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q50/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 黄卫萍 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的工程造价自动抽取和分析方法。该方法如下：导入工程量清单及市场工程造价信息，使用自然语言处理技术中的分词拆分方法进行分词拆分，建立知识图谱及结构化数据库，建立深度学习模型，自动识别造价信息，并依据知识图谱对应关系，将单价信息输入结构化数据库；导入待测造价的工程量清单，使用深度学习模型，依据项目名称、描述特征和造价标准的对应关系自动读取结构化数据库和输出其造价。建立造价指标数据库，与已有数据比对分析输出造价的准确率。本发明实现小样本深度学习下的工程造价信息自动抽取及工程造价自动生成和分析，提高工程造价信息数据库建立以及工程造价预测、计划、控制、核算的工作效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 工程造价 自动 抽取 分析 方法 装置 | ||
【主权项】：
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