文章目录

摘要

ABSTRACT

1.绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 研究现状

1.3 论文主要工作

1.4 论文组织结构

2.相关技术和理论

2.1 前后端技术

    2.1.1 Vue

    2.1.2 Spring Boot

    2.1.3 Django

2.2 微服务架构

    2.2.1 微服务架构与单体架构的区别

    2.2.2 Spring Cloud技术栈

2.3 Redis数据库

2.4 多租户技术

2.5 命名实体识别

2.6 本章小结

3.产业经济信息管理云平台设计与实现

3.1 系统需求概述

3.2 系统架构设计

    3.2.1 关键技术选型

    3.2.2 整体架构设计

    3.2.3 系统服务划分

3.3 数据库设计

3.4 系统详细设计

    3.4.1 SaaS功能设计

    3.4.2 数据采集与汇聚功能设计

    3.4.3 企业服务功能设计

    3.4.4 系统安全功能设计

3.5 系统实现

    3.5.1 开发环境搭建

    3.5.2 SaaS功能实现

    3.5.3 数据采集与汇聚功能实现

    3.5.4 企业服务功能实现

    3.5.5 系统安全功能实现

3.6 系统部署

    3.6.1 部署技术

    3.6.2 环境准备

    3.6.3 系统部署

3.7 本章小结

4.NLU训练数据生成

4.1 训练数据生成方法

    4.1.1 数据生成任务

    4.1.2 数据生成框架

    4.1.3 数据实例化

    4.1.4 数据增强

4.2 数据生成工具的设计与实现

    4.2.1 系统需求说明

    4.2.2 系统总体设计

    4.2.3 数据库设计

    4.2.4 功能详细设计

    4.2.5 系统功能实现

4.3 数据修正

    4.3.1 BiLSTM-CRF模型介绍

    4.3.2 实验预处理及相关设置

    4.3.3 实验结果分析

4.4 本章小结

5.总结与展望

5.1 工作总结

5.2 未来展望

参考文献

作者简历及在学期间所获得学术成果

致谢

文章摘要:区域产业经济是我国经济的重要组成部分,近年来各地政府都通过加快信息化建设保障区域产业经济健康稳定发展。为了更好地对辖区内企业状态进行评估,并提供相应的服务,政府内产业经济的管理部门需要对所属区域内的企业信息进行综合采集、管理和应用。由于各区域政府对其产业经济信息的管理需求基本相似,围绕各地政府经济管理的相关职能和现实需要,在综合考虑其业务需求的基础上,本文基于SaaS架构设计了能够为多个政府部门提供产业经济信息管理的云平台,实现了多租户管理、企业互联网信息定期自动汇集等主要功能。同时云平台的企业信息智能检索工具需要大量的训练样本数据,实际中缺乏历史数据,本文按照NLU模块的需求设计实现了训练数据生成工具,能够基于模版自动生成多样化的样本数据及训练标记。本文主要工作如下。1、产业经济信息管理云平台的设计与实现（1）基于SaaS模式以及Spring Cloud微服务架构设计实现区域产业经济信息的管理及应用,基于系统业务能力完成服务划分,设计并完成系统相关功能模块,并且使用Docker技术对系统各服务进行部署。（2）利用SaaS模式的多重租赁特性,通过动态切换数据库的方式完成了系统的多租户功能,实现多区域政府（租户）共用同一系统管理各自辖区内产业经济信息。同时采用数据库分离模式隔离租户数据,保障系统数据安全。（3）基于RPA实现企业互联网信息的自动采集,采用Python语言编写爬虫脚本,使用自动化测试工具Selenium模拟用户操作网页获取网页数据。系统通过对变更记录表进行监听,实现对外部数据更新采集;当外部采集的数据与系统内部采集和上报数据发生冲突时,提供人工审核。2、NLU训练数据生成（1）基于模板方法和众包模式生成NLU训练数据。通过给定的自然语言模板、SQL模板以及数据库表字段,初步生成模板数据,并自动对数据进行实体信息标注,同时对初步生成的模板数据在分词后进行同义词替换等操作,完成数据的增强,最后采用众包重写的方式增强句式的多样性。（2）为解决因重写数据导致自动标注的实体信息出错的问题,本文通过训练BERT-Bi LSTM-CRF模型实现自动对句子中的实体信息进行识别,并且识别后自动进行标注。（3）使用Django框架实现训练数据生成工具,提供模板数据生成、任务管理以及数据重写服务,并且使用Celery分布式任务队列实现数据生成任务的异步执行。