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申请/专利权人：公诚管理咨询有限公司

摘要：本发明涉及一种基于AI大模型下差异算法的采购文件合规性检查系统，通过上传并识别待检查采购文件；识别并提取待检查采购文件中的关键词汇；将关键词汇输入预设的违规词分析单元中，输出判定为违规词的关键词汇；据输出判定为违规词的关键词汇，生成采购文件的合规性检查报告。本发明解决了现有技术中未识别与违规词相关搭配的词汇，导致对违规词的词性判断不够准确的问题。此外，本发明还可以提取不同文档出现关键词的相关句子或段落，通过语义识别技术判断相关段落是否前后一致，对不完全一致的内容进行报错，并且能自动收集用户的使用数据和使用习惯，自动优化核查规则、核查逻辑。

主权项：1.一种基于AI大模型下差异算法的采购文件合规性检查系统，其特征在于：包括文件上传模块、分词模块、违规词分析模块和报告生成模块，所述文件上传模块、分词模块、违规词分析模块和报告生成模块通信连接，其中：所述文件上传模块，用于上传并识别待检查采购文件；所述分词模块，用于识别并提取待检查采购文件中的关键词汇；所述违规词分析模块，用于将关键词汇输入预设的违规词分析单元中，输出判定为违规词的关键词汇；所述违规词分析单元，包括以下构建步骤：S1、收集大规模历史时期包含违规词的采购文件数据样本；S2、识别违规词所在的句子或段落，提取所述句子或段落中除违规词以外的关键词汇；S3、以关键词汇为解释变量，违规词为响应变量，构建随机森林模型量化违规词与其对应的关键词汇之间的联系；所述随机森林模型，包括以下步骤：S31、根据关键词汇在句子或段落中的顺序对关键词汇进行编码，将关键词汇转换成词序列向量；S32、以词序列向量作为特征，违规词作为标签，同时将采购文件数据样本划分为训练集和测试集；S33、随机抽样：从训练集中随机抽取一定数量的数据样本，并有放回地构建多个含不同数据样本的训练集；S34、构建决策树：对于每个随机抽样的训练集，构建决策树模型；S35、集成决策树：将构建好的多个决策树模型整合成随机森林模型，利用投票机制做出最终的预测；S36、模型评估：使用评估指标评估随机森林模型对测试集的预测性能；所述将关键词汇输入预设的违规词分析单元中，输出判定为违规词的关键词汇，包括以下步骤：根据待检查采购文件的采购信息，确定采购文件类型；调用所述采购文件类型的相关违规词；将待检查采购文件的关键词汇输入预设的违规词分析单元，输出对每个句子或段落中的预测违规词；将预测违规词与该采购文件类型的相关违规词进行比对，当预测违规词与相关违规词相同时，则判定预测违规词所在的句子或段落违规；所述报告生成模块，用于根据输出判定为违规词的关键词汇，生成采购文件的合规性检查报告。

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