一种基于知识图谱的投标匹配评估系统的制作方法

本公开的实施例涉及数据处理，尤其涉及一种基于知识图谱的投标匹配评估系统。

背景技术：

1、随着招投标行业数字化进程的不断推进，招投标文件的多模态数据规模与复杂度呈现指数级增长。招标澄清文件通常包含澄清文本数据与澄清表格数据，其变更内容往往对投标隐性约束产生直接影响。在应对大规模复杂招投标数据时，传统的人工审核与匹配评估方案面临算力与效率的双重瓶颈。现有的自动化投标匹配方案多依赖于单一模态数据的特征提取，缺乏对多模态数据间差异对齐关系的深度挖掘。由于澄清文本数据与澄清表格数据在特征空间中存在分布差异，单一模态的特征提取无法捕捉模态间的冲突与冗余，难以反映澄清变更条款对整体投标要求拓扑结构的动态影响。本公开的发明人注意到，目前的自动化投标匹配方案没有考虑到澄清文本与澄清表格之间的跨模态变更冲突，导致无法精确评估澄清变更对企业能力映射的动态影响，进而造成投标匹配评估结果存在偏差。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于知识图谱的投标匹配评估系统，解决招投标过程中澄清文件带来的动态变更无法及时反映到企业能力匹配评估中的技术问题。

2、本公开至少一实施例提供一种基于知识图谱的投标匹配评估方法，所述方法包括：获取招标澄清文件多模态数据并提取澄清变更语义特征向量与澄清变更结构特征向量；基于跨模态注意力方法计算跨模态差异对齐矩阵以生成跨模态变更实体集；基于所述跨模态变更实体集计算投标要求知识图谱中受影响的关联节点集并生成局部子图更新指令；根据所述局部子图更新指令调整企业能力映射子图中对应节点的属性权重以生成动态更新后的企业能力映射子图；以及利用异构图神经网络分析所述动态更新后的企业能力映射子图以输出投标匹配动态评估结果，其中，所述跨模态注意力方法包括将所述澄清变更语义特征向量重塑为查询特征矩阵并将所述澄清变更结构特征向量重塑为键特征矩阵和值特征矩阵以计算所述跨模态差异对齐矩阵。

3、例如，在本公开至少一实施例提供的基于知识图谱的投标匹配评估方法中，基于跨模态注意力方法计算跨模态差异对齐矩阵以生成跨模态变更实体集，包括：根据公式 计算相似度矩阵 ，其中， 表示所述相似度矩阵， 表示所述查询特征矩阵， 表示所述键特征矩阵， 表示转置；根据公式  计算对齐特征矩阵 ，其中， 表示所述对齐特征矩阵， 表示所述值特征矩阵；根据公式  计算所述跨模态差异对齐矩阵 ，其中， 表示所述跨模态差异对齐矩阵。

4、例如，在本公开至少一实施例提供的基于知识图谱的投标匹配评估方法中，生成跨模态变更实体集，包括：将所述跨模态差异对齐矩阵  中绝对值大于预设阈值的元素对应的行列索引提取为显式变更实体标识；将所述跨模态差异对齐矩阵  中元素值与所述查询特征矩阵  中对应元素值的差值小于第一预设阈值的元素标记为孤立变更实体；将所述跨模态差异对齐矩阵  中元素值与所述对齐特征矩阵  中对应元素值的相反数的差值小于第二预设阈值的元素标记为冗余变更实体；汇总所述显式变更实体标识、所述孤立变更实体和所述冗余变更实体生成所述跨模态变更实体集。

5、例如，在本公开至少一实施例提供的基于知识图谱的投标匹配评估方法中，基于所述跨模态变更实体集计算投标要求知识图谱中受影响的关联节点集并生成局部子图更新指令，包括：将所述跨模态变更实体集中的变更实体映射至所述投标要求知识图谱中的对应节点；通过图遍历算法遍历所述对应节点的一阶邻居节点和二阶邻居节点确定所述受影响的关联节点集；根据所述受影响的关联节点集的变更类型以及所述跨模态差异对齐矩阵  中对应元素的绝对值生成所述局部子图更新指令，其中，所述局部子图更新指令包含属性权重调整因子，所述属性权重调整因子被设置为所述跨模态差异对齐矩阵  中对应元素的绝对值。

6、例如，在本公开至少一实施例提供的基于知识图谱的投标匹配评估方法中，根据所述局部子图更新指令调整企业能力映射子图中对应节点的属性权重以生成动态更新后的企业能力映射子图，包括：解析所述局部子图更新指令；根据所述属性权重调整因子对所述企业能力映射子图中对应节点的属性权重进行缩放；根据所述局部子图更新指令中的节点新增指令和边连接指令在所述企业能力映射子图中执行对应的新增和连接操作生成所述动态更新后的企业能力映射子图。

7、例如，在本公开至少一实施例提供的基于知识图谱的投标匹配评估方法中，利用异构图神经网络分析所述动态更新后的企业能力映射子图以输出投标匹配动态评估结果，包括：将所述动态更新后的企业能力映射子图的邻接矩阵和节点特征矩阵以及经过局部子图更新的所述投标要求知识图谱的节点特征矩阵输入至所述异构图神经网络；输出所述企业能力映射子图的节点隐藏状态和所述投标要求知识图谱的节点隐藏状态；根据所述企业能力映射子图的节点隐藏状态和所述投标要求知识图谱的节点隐藏状态计算联合逻辑满足度评分；将所述联合逻辑满足度评分通过预设阈值判断解码为匹配状态标签并汇总生成所述投标匹配动态评估结果。

8、例如，在本公开至少一实施例提供的基于知识图谱的投标匹配评估方法中，根据所述企业能力映射子图的节点隐藏状态和所述投标要求知识图谱的节点隐藏状态计算联合逻辑满足度评分，包括：通过欧氏距离算法计算企业的资质节点隐藏状态与招标要求的资质节点隐藏状态之间的距离获取所述联合逻辑满足度评分；通过余弦相似度算法计算企业的业绩节点隐藏状态与招标要求的业绩节点隐藏状态之间的相似度获取所述联合逻辑满足度评分；通过欧氏距离算法计算企业的设备资源节点隐藏状态与招标要求的设备资源节点隐藏状态之间的距离获取所述联合逻辑满足度评分。

9、本公开至少一实施例还提供一种基于知识图谱的投标匹配评估系统，所述基于知识图谱的投标匹配评估系统包括至少一个多模态特征提取单元、跨模态变更分析单元、局部子图更新单元、动态匹配评估单元；所述多模态特征提取单元配置为获取招标澄清文件多模态数据并提取澄清变更语义特征向量与澄清变更结构特征向量；所述跨模态变更分析单元配置为基于跨模态注意力方法计算跨模态差异对齐矩阵以生成跨模态变更实体集；所述局部子图更新单元配置为基于所述跨模态变更实体集计算投标要求知识图谱中受影响的关联节点集并生成局部子图更新指令，根据所述局部子图更新指令调整企业能力映射子图中对应节点的属性权重以生成动态更新后的企业能力映射子图；所述动态匹配评估单元配置为利用异构图神经网络分析所述动态更新后的企业能力映射子图以输出投标匹配动态评估结果。

10、本公开至少一实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个存储器，非瞬时性地存储有计算机可执行指令；至少一个处理器，配置为运行所述计算机可执行指令，其中，所述计算机可执行指令被所述处理器运行时实现本公开任一实施例所述的基于知识图谱的投标匹配评估方法。

11、本公开至少一实施例还提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，其中，所述非瞬时性计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被至少一个处理器执行时实现本公开任一实施例所述的基于知识图谱的投标匹配评估方法。

12、本公开通过多模态特征提取单元分别提取澄清变更语义特征向量与澄清变更结构特征向量，确保了多源异构数据的统一表征；通过跨模态变更分析单元利用跨模态注意力方法计算跨模态差异对齐矩阵 ，其中  表示跨模态差异对齐矩阵，完整覆盖了任意文本与表格的冲突情形，避免了变更实体提取的算法盲区；通过局部子图更新单元仅对受影响的关联节点集生成更新指令，避免了知识图谱全量重构的巨大计算量，从而精确定位了澄清变更条款对投标隐性约束的拓扑影响；通过动态匹配评估单元利用异构图神经网络分析动态更新后的企业能力映射子图，客观计算节点间的联合逻辑满足度，避免了主观判断的偏差，从而提高了投标匹配动态评估结果的准确性。