[发明专利]一种物流仓储服务的报价方法和装置

权利要求书

1.一种物流仓储服务的报价方法，其特征在于，包括：

获取商品名称数据，将商品名称数据转化为编码；

获取商品属性数据，通过神经网络结构对商品属性数据进行处理；

根据商品名称数据的编码与属性数据的神经网络结构的输出，确定报价类别。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

将商品名称数据的编码与属性数据的神经网络结构的输出进行加权平均；

根据加权平均后的结果，确定报价类别。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将商品名称数据转化为编码，还包括：

将商品名称数据进行分词处理；

将商品名称数据分词的结果填充为相同长度的词组；

根据不同的卷积窗口分别对每个词组进行卷积，并对卷积后的结果进行池化；

将池化后的卷积结果拼接为一个向量，以形成全连接层并输出。

4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，根据商品名称数据的编码与属性数据的神经网络结构的输出，确定报价类别包括：

根据商品名称数据的编码与属性数据的神经网络结构的输出，映射到最大概率的报价类别标签。

5.一种物流仓储服务的报价装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取商品名称数据，将商品名称数据转化为编码；以及获取商品属性数据，通过神经网络结构对商品属性数据进行处理；

处理模块，用于根据商品名称数据的编码与属性数据的神经网络结构的输出，确定报价类别。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于：

将商品名称数据的编码与属性数据的神经网络结构的输出进行加权平均；

根据加权平均后的结果，确定报价类别。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述获取模块将商品名称数据转化为编码，还包括：

将商品名称数据进行分词处理；

将商品名称数据分词的结果填充为相同长度的词组；

根据不同的卷积窗口分别对每个词组进行卷积，并对卷积后的结果进行池化；

将池化后的卷积结果拼接为一个向量，以形成全连接层并输出。

8.根据权利要求5-7任一所述的装置，其特征在于，根据商品名称数据的编码与属性数据的神经网络结构的输出，确定报价类别包括：

根据商品名称数据的编码与属性数据的神经网络结构的输出，映射到最大概率的报价类别标签。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。