面向信息与通信技术供应链网络画像构建的文本语义匹配方法

作     者：罗森林 杨俊楠 潘丽敏 吴舟婷 LUO Senlin;YANG Junnan;PAN Limin;WU Zhouting

作者机构：北京理工大学信息与电子学院北京100081 

出 版 物：《北京理工大学学报》 (Transactions of Beijing Institute of Technology)

年 卷 期：2021年第41卷第8期

页      面：864-872页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家“二四二”信息安全计划项目(2017A149) 

主　　题：信息与通信技术供应链 文本匹配 卷积网络 自注意力网络 联合匹配模型 

摘      要：针对信息与通信技术(information and communication,ICT)项目及产品数据种类多、形式复杂,难以提取其语义匹配信息,且现有句子级文本匹配模型对不同长度文本无差别编码会引入噪声导致匹配效果差的问题,本文提出一种融合局部和全局特征的实体文档级联合匹配模型,利用TextCNN编码器提取实体级招投标项目和产品名称的局部信息,消除产品描述中与招投标项目无关信息的影响,再利用卷积-自注意力编码器提取文档级产品描述的局部和全局信息,最后结合实体级和文档级匹配信息进行决策.实验结果表明,招投标项目与供应商产品匹配映射准确率92%以上,方法可直接实际应用.