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申请/专利权人：西南科技大学;四川省标准化研究院
摘要：本发明提供了一种基于证据理论的产业链校正方法、系统和设备，方法包括：根据已有产业链信息，获取具有上下游关系的产业链三元组；使用外部数据集训练文本生成模型，生成若干个与产业链三元组相关的生成文本；搭建文本相似度模型，并使用公开数据集训练文本相似度模型；从搜索引擎逐一检索生成文本，利用文本相似度模型计算生成文本与检索文本的相似度，将最高相似度值作为该生成文本的置信系数；应用证据理论构建信任分配函数，使用置信系数计算信任函数值，根据信任函数值对产品三元组进行划分，并基于划分结果校正产业链。本发明能够根据互联网的相关数据校正现有产业链，减少单一数据源、人为因素和信息滞后导致的误差，提高产业链的精准度。
主权项：1.一种基于证据理论的产业链校正方法，其特征在于，包括：根据已有产业链信息，获取具有上下游关系的产业链三元组；使用外部数据集训练文本生成模型，基于所述文本生成模型生成若干个与产业链三元组相关的生成文本；其中，所述外部数据集包括用以表示产品上下游的三元组，以及描述该三元组的文本；搭建文本相似度模型，并使用公开数据集训练文本相似度模型；从搜索引擎逐一检索所述生成文本，每个生成文本的检索任务包括收集检索结果，并通过文本相似度模型计算生成文本与检索文本的相似度，将最高相似度值作为该生成文本的置信系数；应用证据理论构建信任分配函数，使用置信系数计算信任函数值，根据信任函数值将产品三元组划分为合理三元组或不合理三元组，并基于划分结果校正产业链。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南科技大学 四川省标准化研究院 基于证据理论的产业链校正方法、系统和设备
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