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基于机器学习的决策能力评估方法和装置 

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申请/专利权人:清华大学

摘要:本发明提供一种基于机器学习的决策能力评估方法和装置,所述方法包括:获取目标参与者的语言数据,将所述语言数据转化为文本数据;在所述文本数据中提取候选关键词和目标句子,对所述目标句子进行节点抽取,得到目标词对;将所述候选关键词作为节点,将所述目标词对作为有向边,构建参与者影响图;将所述参与者影响图与预先构建的参考答案影响图进行映射,根据参与者影响图的节点在所述参考答案影响图中对应节点的命中比例、以及参与者影响图的有向边在所述参考答案影响图中对应有向边的命中比例,生成决策能力评估结果。解决了现有技术中决策能力评估主观性较大,缺少定量评价,且无法应用于多目标决策场景的问题。

主权项:1.一种基于机器学习的决策能力评估方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标参与者的语言数据,将所述语言数据转化为文本数据;在所述文本数据中提取候选关键词和目标句子,对所述目标句子进行节点抽取,得到目标词对;将所述候选关键词作为节点,将所述目标词对作为有向边,构建参与者影响图;将所述参与者影响图与预先构建的参考答案影响图进行映射,根据参与者影响图的节点在所述参考答案影响图中对应节点的命中比例、以及参与者影响图的有向边在所述参考答案影响图中对应有向边的命中比例,生成决策能力评估结果;其中,所述参考答案影响图是利用自然语言处理方法从目标领域知识库中进行初步信息提取和聚类、初步有向关系提取,通过与专家的交互进行节点和有向边的验证和重要性评估后,构建得到的出包含节点和有向边重要性的影响图。

全文数据:

权利要求:

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