一种基于数字化能力标签的评价分析方法及系统

本发明涉及标签评价，更具体的说是涉及一种基于数字化能力标签的评价分析方法及系统。

背景技术：

1、标签是利用简明扼要的数据内容描述对象的技术手段。从本质上来说，是在将长文本内容提取成精炼、有效信息的基础上，增添了对数据分析、统计、抽象的一种方法，具有短文本、语义化、可重复标记等特点。标签通常是人为规定的高度凝炼的特征项集合，通过一个或多个标签应用将隐藏在数据背后的信息具像化，与属性不同的是，标签是基于实体若干属性得出的业务结论，其依据是人为给定的业务规则，或通过机器学习技术训练得到的业务规律。标签是一种提高增量数据聚类效率的简单而有效的方法，其分配每个新增数据点到与之最相似的簇的过程。

2、因此，以电力通信专业人才作为初步研究对象，结合通信专业对岗位能力的要求，实现对通信专业的培训人员、组织部门、考试成绩、培训课程数据，设计开发学员的数字化能力标签体系，完成培训评价分析功能，为公司各级单位人才培养提供决策支撑，为培训管理人员和从业人员提供能力分析报告的方法。

3、因此，提出一种基于数字化能力标签的评价分析方法及系统，来解决现有技术存在的困难，是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种基于数字化能力标签的评价分析方法及系统，来解决现有技术中存在的技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于数字化能力标签的评价分析方法，包括以下步骤：

4、s1、获取待测文本的评价数据；

5、s2、建立数据库，将评价数据输入至数据库并对评价数据进行预处理，得到输入数据；

6、s3、将输入数据输入标签建立模型，标签建立模型输出标签数据；

7、s4、对标签数据进行文本表示，并编码为文本向量；

8、s5、对文本向量进行特征降维，获得降维后的特征向量；

9、s6、将降维后的特征向量输入评价分析器模型并进行训练，得到训练好的评价分析器模型；

10、s7、训练好的评价分析器模型根据输入的特征向量输出待测文本的标签数据评价信息。

11、可选的，s1中评价数据的获取渠道来源于业务系统日常积累的日志记录系统。

12、可选的，s2中的将评价数据输入至数据库并对评价数据进行预处理包括：

13、从评价数据中提取一部分评价数据组成训练集合；

14、将另一部分评价数据组成验证集合；

15、训练集合以及验证集合组成输入数据，输入数据输入至标签建立模型。

16、可选的，训练集合：验证集合＝3～4：1。

17、可选的，s3中的标签建立模型为深度学习模型。

18、可选的，s4中的文本表示方法为：离散表示法和分布式表示法。

19、可选的，s5中特征降维方法包括但不限于tf-idf、卡方检验、深度神经网络。

20、一种基于数字化能力标签的评价分析系统，应用上述任一项的一种基于数字化能力标签的评价分析方法，包括依次连接的获取数据模块、预处理模块、标签建立模块、文本表示模块、特征降维模块、训练模块、评价模块；其中，

21、获取数据模块：获取待测文本的评价数据；

22、预处理模块：建立数据库，将评价数据输入至数据库并对评价数据进行预处理，得到输入数据；

23、标签建立模块：将输入数据输入标签建立模型，标签建立模型输出标签数据；

24、文本表示模块：对标签数据进行文本表示，并编码为文本向量；

25、特征降维模块：对文本向量进行特征降维，获得降维后的特征向量；

26、训练模块：将降维后的特征向量输入评价分析器模型并进行训练，得到训练好的评价分析器模型；

27、评价模块：训练好的评价分析器模型根据输入的特征向量输出待测文本的标签数据评价信息。

28、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种基于数字化能力标签的评价分析方法及系统，其有益效果为：能够更加准确地对评价数据进行标签处理，从而能够对评价信息有一个更加全面的认知，从而提高了评价分析的质量。

技术特征：

1.一种基于数字化能力标签的评价分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于数字化能力标签的评价分析方法，其特征在于，s1中评价数据的获取渠道来源于业务系统日常积累的日志记录系统。

3.根据权利要求1所述的一种基于数字化能力标签的评价分析方法，其特征在于，s2中的将评价数据输入至数据库并对评价数据进行预处理包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于数字化能力标签的评价分析方法，其特征在于，训练集合：验证集合＝3～4：1。

5.根据权利要求1所述的一种基于数字化能力标签的评价分析方法，其特征在于，s3中的标签建立模型为深度学习模型。

6.根据权利要求1所述的一种基于数字化能力标签的评价分析方法，其特征在于，s4中的文本表示方法为：离散表示法和分布式表示法。

7.根据权利要求1所述的一种基于数字化能力标签的评价分析方法，其特征在于，s5中特征降维方法包括但不限于tf-idf、卡方检验、深度神经网络。

8.一种基于数字化能力标签的评价分析系统，其特征在于应用权利要求1-7任一项所述的一种基于数字化能力标签的评价分析方法，包括依次连接的获取数据模块、预处理模块、标签建立模块、文本表示模块、特征降维模块、训练模块、评价模块；其中，

技术总结
本发明公开了一种基于数字化能力标签的评价分析方法及系统，应用于标签评价技术领域。包括：获取待测文本的评价数据；建立数据库，将评价数据输入至数据库并对评价数据进行预处理，得到输入数据；将输入数据输入标签建立模型，标签建立模型输出标签数据；对标签数据进行文本表示，并编码为文本向量；对文本向量进行特征降维，获得降维后的特征向量；将降维后的特征向量输入评价分析器并进行训练，得到评价分析器模型；评价分析器模型根据输入的特征向量输出待测文本的标签数据评价信息。本发明能够更加准确地对评价数据进行标签处理，从而能够对评价信息有一个更加全面的认知，从而提高了评价分析的质量。

技术研发人员：赵衍恒,郭方正,高洪雨,李经纬,陈伟杰,谢清玉,张凯,宋春晓,石展,张晗,张哲,王明霞
受保护的技术使用者：国家电网有限公司技术学院分公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16