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申请/专利权人：杭州展俊科技有限公司

摘要：本申请涉及企业资源计划与调度领域，其具体地公开了一种ERP系统的资源调度方法及其系统，其利用基于深度学习及人工智能的自然语言处理技术，以通过基于转换器的上下文编码器来提取企业资源供应方的供应资源描述文本和企业资源需求方的需求资源描述文本中所蕴含的高维隐含语义关联信息，并将两者进行对比分析以刻画所述企业资源供应方所提供的供应资源与所述企业资源需求方所需的需求资源之间的匹配度，最后基于匹配度结果来生成资源调度结果。这样，以基于公司战略的眼光来分析企业内外资源信息中的宏观环境信息，提高企业决策的正确性和有效性，进而提高对企业资源的合理开发和利用的有效性。

主权项：1.一种ERP系统的资源调度方法，其特征在于，包括：获取企业资源供应方的供应资源描述文本，以及，企业资源需求方的需求资源描述文本；将所述供应资源描述文本和所述需求资源描述文本分别进行分词处理后通过词嵌入层以得到供应词嵌入向量的序列和需求词嵌入向量的序列；将所述供应词嵌入向量的序列和所述需求词嵌入向量的序列分别通过基于转换器的上下文编码器以得到供应方语义特征向量和需求方语义特征向量；计算所述供应方语义特征向量和所述需求方语义特征向量之间的差分特征向量；将所述差分特征向量通过解码器进行回归解码以得到解码值，所述解码值用于表示所述企业资源供应方所提供的供应资源与所述企业资源需求方所需的需求资源之间的匹配度；以及基于所述解码值与预定阈值之间的比较，生成资源调度结果；其中，还包括训练步骤：对所述基于转换器的上下文编码器和所述解码器进行训练；其中，所述训练步骤，包括：获取企业资源供应方的训练供应资源描述文本，以及，企业资源需求方的训练需求资源描述文本，以及，所述企业资源供应方所提供的供应资源与所述企业资源需求方所需的需求资源之间的匹配度的真实值；将所述训练供应资源描述文本和所述训练需求资源描述文本分别进行分词处理后通过词嵌入层以得到训练供应词嵌入向量的序列和训练需求词嵌入向量的序列；将所述训练供应词嵌入向量的序列和所述训练需求词嵌入向量的序列分别通过所述基于转换器的上下文编码器以得到训练供应方语义特征向量和训练需求方语义特征向量；计算所述训练供应方语义特征向量和所述训练需求方语义特征向量之间的训练差分特征向量；将所述训练差分特征向量通过所述解码器以得到解码损失函数值；以及基于所述解码损失函数值并通过梯度下降的方向传播来对所述基于转换器的上下文编码器和所述解码器进行训练，其中，在所述训练的每一轮迭代中，对所述解码器的权重矩阵进行权重矩阵的空间正则化约束迭代；其中，在所述训练的每一轮迭代中，以如下公式对所述解码器的权重矩阵进行权重矩阵的空间正则化约束迭代；其中，所述公式为： 其中M是所述解码器的权重矩阵，‖·‖F表示矩阵的Frobenius范数，Mb是偏置矩阵，表示矩阵乘法，表示矩阵加法，⊙表示按位置点乘，exp·表示矩阵的指数运算，所述矩阵的指数运算表示计算以矩阵中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值，M′表示迭代后的所述解码器的权重矩阵。

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