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申请/专利权人：辽宁省网联数字科技产业有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体是指一种技术标评审的自动化匿名混合交叉评估方法，所述方法包括准备阶段、提交标书阶段、评审阶段、复核交叉评估阶段和结果汇总和分析阶段，本方案通过在准备阶段以LSTM‑GRU作为基础架构,引入注意力机制关注重要部分，残差连接提高模型的训练效率和性能，通过AutoPEFT方法自动调整模型的配置参数获得更好的性能，通过选择具有稀疏轴对齐子空间的高斯过程，保持建模准确度的同时，降低了计算复杂度，通过使用结合基于机器学习和基于替换规则的算法的安全关键决策和控制框架，构建文本替换模型，提高文本替换模型对敏感信息的识别和替换准确性。

主权项：1.一种技术标评审的自动化匿名混合交叉评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：准备阶段，确定技术标评审的具体评审标准和评分细则，以LSTM-GRU作为基础架构,引入注意力机制和残差连接，通过AutoPEFT方法，建立评审分析模型；步骤S2：提交标书阶段，各投标方提交技术标，对技术标进行匿名处理，得到匿名处理后的技术标，具体包括以下步骤：步骤S21：确定敏感信息，设定需要匿名处理的敏感信息和特定术语；步骤S22：建立替换规则，根据敏感信息和特定术语建立替换规则；步骤S23：构建文本替换模型，使用结合基于机器学习和基于替换规则的算法的安全关键决策和控制框架，具体包括以下步骤：步骤S231：敏感信息标记，对步骤S21中的敏感信息和特定术语进行标记，标签为敏感、非敏感和特定术语，将标记后的敏感信息和特定术语进放入敏感信息数据集；步骤S232：选择机器学习算法，使用词袋模型作为基础模型构建文本替换模型；步骤S233：结合替换规则和文本替换模型，将替换规则嵌入到文本替换模型中，将替换规则转化为特征向量并集成到文本替换模型的输入特征中，并使用敏感信息数据集进行训练；步骤S234：模型的应用，文本替换模型基于输入特征对技术标进行分类并应用替换规则进行文本替换；步骤S24：应用文本替换模型，将文本替换模型应用于技术标中，逐步识别和替换敏感信息；步骤S25：验证替换结果，使用正则表达式编写自动化检测敏感信息和特定术语的脚本对替换后的技术标进行验证，得到验证后的技术标；步骤S26：文档保存，将验证后的技术标保存为新文件，得到匿名处理后的技术标；步骤S3：评审阶段，使用评审分析模型对匿名处理后的技术标进行评审，得到初步评审报告；步骤S4：复核交叉评估阶段，评审员对全部匿名处理后的技术标进行复核评估，将不同投标方的技术标组合在一起形成一组，根据所有组进行分配，同时添加多轮评审，得到评审结果；步骤S5：结果汇总和分析阶段，对初步评审报告和评审结果进行汇总，得到最终评审结果，形成最终评审报告。

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