[发明专利]物料价格核算方法、装置、存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种配线图纸的物料价格核算方法，其特征在于，包括以下步骤：

S200：获取配线图纸中的文字信息；

S400：利用训练过的语义分析神经网络模型对配线图纸中的文字信息进行分析，根据分析结果确定配线图纸中的物料标识信息及其所代表物料的物料用量；

S600：根据物料标识信息，确定需要参与物料价格核算的相关参数及其数值；

S800：根据物料用量、需要参与物料价格核算的相关参数及其数值和核价规则确定配线图纸中用到的物料的总价格；

S1000：输出配线图纸中用到的物料的总价格。

2.根据权利要求1所述的配线图纸的物料价格核算方法，其特征在于，在S200中，获取配线图纸中的文字信息，包括：

利用光学字符识别的方法识别配线图纸中的文字信息。

3.根据权利要求1所述的配线图纸的物料价格核算方法，其特征在于，所述文字信息包括文本信息和表格信息；

在S400中，利用训练过的语义分析神经网络模型对配线图纸中的文字信息进行分析，根据分析结果确定配线图纸中的物料标识信息及其所代表物料的物料用量，包括：

利用训练过的语义分析神经网络模型对配线图纸中的文本信息进行分析，根据分析结果确定文本信息所表示的物料标识信息及其所代表物料的物料用量；

利用训练过的语义分析神经网络模型对配线图纸中的表格信息进行分析，根据分析结果确定表格信息所表示的物料标识信息及其所代表物料的物料用量；

将文本信息所表示的物料标识信息及其所代表物料的物料用量和表格信息所表示的物料标识信息及其所代表物料的物料用量进行包括信息汇总和去重的信息整合，得到配线图纸中的物料标识信息及其所代表物料的物料用量。

4.根据权利要求3所述的配线图纸的物料价格核算方法，其特征在于，利用训练过的语义分析神经网络模型对配线图纸中的文本信息进行分析，根据分析结果确定文本信息所表示的物料标识信息及其所代表物料的物料用量，包括：

通过分词处理将文本信息中的语句分为多个词语；

将每个词语与预存的物料标识信息语料库中的关键词进行匹配，当与物料标识信息语料库中的关键词匹配成功时，确定该词语属于物料标识信息；

对于每一个属于物料标识信息的词语，将该词语所在语句中的其他词语与预存的逻辑关联词语料库中的关键词进行匹配，根据匹配结果确定出该词语所在语句中的逻辑关联词，

当确定出的该词语所在语句中的逻辑关联词的数量不为0时，以确定出的逻辑关联词为节点将该词语所在语句分成若干语句单元，当确定出的该词语所在语句中的逻辑关联词的数量为0时，该词语所在语句即为一个语句单元，

对于每一个语句单元，将该语句单元中除属于物料标识信息的词语之外的词语与预存的物料用量语料库中的关键词进行匹配，对于与物料用量语料库中的关键词匹配成功的词语，分析这些匹配成功的词语彼此之间的逻辑关系，根据分析结果确定物料标识信息所代表物料的物料用量。

5.根据权利要求3所述的配线图纸的物料价格核算方法，其特征在于，利用训练过的语义分析神经网络模型对配线图纸中的表格信息进行分析，根据分析结果确定表格信息所表示的物料标识信息及其所代表物料的物料用量，包括：

获取每一行表格中的词语；

对于每一行表格，将该行中的词语与预存的物料标识信息语料库中的关键词进行匹配，当与物料标识信息语料库中的关键词匹配成功时，确定与物料标识信息语料库中的关键词匹配成功的词语属于物料标识信息；

将与物料标识信息同一行的其他词语与预存的物料用量语料库中的关键词进行匹配，当与物料用量语料库中的关键词匹配成功时，将与物料用量语料库中的关键词匹配成功的词语作为物料标识信息所代表物料的物料用量。

6.根据权利要求1所述的配线图纸的物料价格核算方法，其特征在于，在S400中，所述语义分析神经网络模型通过以下步骤构建：

获取多个样本组成的样本数据集，其中，每个所述样本包括根据历史数据建立的配线图纸中的文字信息与物料标识信息及其所代表物料的物料用量之间的对应关系；

利用所述样本数据集对语义分析神经网络模型进行训练，得到训练后的语义分析神经网络模型。