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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明涉及图表征数据分析技术领域，特别是一种基于图表征的科研人才与研发任务双向匹配方法及系统。构建知识图谱，基于科研人才的权重属性与研发任务的权重属性对知识图谱进行预训练，捕获所述知识图谱隐藏的节点关系，得到知识图谱的表征方式；根据知识图谱的表征方式把科研人员的特征数据进行融合和关系挖掘，获得科研人员的专业技术能力的融合表征；使用双向LSTM编码器从科研人才视角与研发任务视角，分别独立编码元路径，从科研人才视角与研发任务视角建模知识图谱信息；通过双边四元组损失函数进行双向推荐训练，得到双向匹配模型，通过本方法能够提高科研人才与研发任务的推荐匹配精度。
主权项：1.一种基于图表征的科研人才与研发任务双向匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：在大数据网络中获取科研人才的特征数据，对所述特征数据进行关键词提取处理，得到若干特征关键词，并根据所述特征关键词确定出科研人才的权重属性；获取研发任务，将所述研发任务通过提示模板，在大语言模型中获得研发任务的关键技术词作为属性返回，并按照返回的顺序确定出研发任务的权重属性；构建知识图谱，并基于科研人才的权重属性与研发任务的权重属性对知识图谱进行预训练，捕获所述知识图谱隐藏的节点关系，得到知识图谱的表征方式；根据知识图谱的表征方式把科研人员的特征数据进行融合和关系挖掘，获得科研人员的专业技术能力的融合表征；使用双向LSTM编码器从科研人才视角与研发任务视角，分别独立编码元路径，以从科研人才视角与研发任务视角建模知识图谱信息，获取科研人才能力表征与研发任务文本表征；通过双边四元组损失函数进行双向推荐训练，得到双向匹配模型，根据所述双向匹配模型对科研人才与研发任务进行双向匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 基于图表征的科研人才与研发任务双向匹配方法及系统
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