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龙图腾网获悉法正智能科技有限公司申请的专利一种招投标数据处理方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119576874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510140288.0，技术领域涉及：G06F16/16；该发明授权一种招投标数据处理方法、装置、电子设备及存储介质是由彭宁;徐梦;晋好林;陈朋举设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种招投标数据处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理领域，尤其是涉及一种招投标数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：本申请通过接收招投标文件并识别该招投标文件的文件类型，针对不同类型文件采用不同的提取方式进行数据提取，以得到该招投标文件对应的招投标数据，在一定程度上能够提高数据处理的效率和精度，然后通过对招投标数据的深入分析，挖掘出关键信息，为决策提供依据，最终生成的分析报告，从而提高招投标数据处理系统的准确性。

本发明授权一种招投标数据处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种招投标数据处理方法，其特征在于，包括： 接收当前招投标文件，并确定所述当前招投标文件对应的文件类型； 基于所述文件类型，对所述当前招投标文件进行数据提取，以得到所述当前招投标文件对应的招投标数据； 对所述招投标数据进行分析，得到所述当前招投标文件对应的分析结果； 基于所述分析结果，生成所述当前招投标文件对应的分析报告； 其中，所述确定所述当前招投标文件对应的文件类型，包括： 识别所述当前招投标文件对应的基础信息，所述基础信息包括发布单位、文件篇幅以及文件关键词，其中，文件关键词包括时间节点、项目预算以及项目要求； 确定所述当前招投标文件对应的发布单位的发展状态，所述发展状态为发展成熟或发展不成熟； 若所述当前招投标文件对应的发布单位的发展状态为发展成熟，则确定所述文件篇幅是否超过篇幅阈值；若所述文件篇幅超过所述篇幅阈值，则确定所述招投标文件对应的文件类型为第一类型； 其中，当所述当前招投标文件对应的文件类型为第一类型时，所述基于所述文件类型，对所述当前招投标文件进行数据提取，以得到所述当前招投标文件对应的招投标数据，包括： 确定所述文件类型对应的提取权重，并基于所述提取权重确定所述文件类型对应的提取模式，所述提取模式包括提取模型以及每个提取模型对应的提取次数； 基于每个提取模型并按照每个提取模型对应的提取次数对所述当前招投标文件进行提取，得到所述当前招投标文件对应的初始数据； 对所述初始数据进行数据检查，以得到检查结果，所述检查结果包括数据准确程度； 基于所述检查结果对所述初始数据进行迭代数据提取以及数据检查，直至满足预设条件，将满足所述预设条件的初始数据作为所述当前招投标文件对应的招投标数据，所述预设条件为迭代次数达到迭代次数阈值或数据准确程度大于准确程度阈值； 其中，所述提取模型包括Go语言模型、CNN语言模型以及RNN语言模型，所述基于每个提取模型并按照每个提取模型对应的提取次数对所述当前招投标文件进行提取，得到所述当前招投标文件对应的初始数据，包括： 对所述当前招投标文件进行预处理，得到预处理后的当前招投标文件； 基于每个提取模型对应的提取次数，确定所述当前招投标文件对应的提取序列，所述提取序列包括至少两个按照顺序排列的提取模型组，每个提取模型组包括至少一个提取模型，且每个提取模型组中的提取模型按提取顺序排列； 确定当前提取模型组，对所述当前招投标文件执行提取步骤，得到所述当前招投标文件对应的初始数据； 所述提取步骤包括： 确定所述当前提取模型组中所述Go语言模型的提取次数是否为0，若所述Go语言模型的提取次数不为0，则将预处理后的当前招投标文件输入至所述Go语言模型中，并获取所述Go语言模型输出的文本数据； 确定所述当前提取模型组中所述CNN语言模型的提取次数是否为0，若所述CNN语言模型的提取次数不为0，则将所述文本数据输入至所述CNN语言模型中，并获取所述CNN语言模型输出的第一关键数据以及局部特征； 确定所述当前提取模型组中所述RNN语言模型的提取次数是否为0，若所述RNN语言模型的提取次数不为0，则将所述文本数据输入至所述RNN语言模型中，并获取所述RNN语言模型输出的第二关键数据以及序列特征； 当所述当前提取模型组中所述RNN语言模型的提取次数不为0且所述CNN语言模型的提取次数不为0时，获取所述CNN语言模型输出的局部特征以及所述RNN语言模型输出的序列特征，并将所述局部特征以及所述序列特征进行拼接，得到组合特征，并提取所述组合特征对应的数据，以得到第三关键数据。

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