基于深度学习的企业供求信息提取与供应链网络构建

来源：计算机集成制造系统杂志2026年第4期北京时间：

作者：谢逢洁, 李东霞, 张明杰

单位：1.西安邮电大学现代邮政学院2.西安邮电大学经济与管理学院

摘要：针对企业供求信息难以获取、供应链结构无法探究的问题,开展面向企业供求信息提取方法的研究并构建供应链网络。以半导体产业为实例,通过对新闻文本序列标注构建一个专门的供求新闻语料库;然后基于深度学习构建一个融合ALBERT预训练模型、双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的企业供求关系三元组提取模型,并与不同深度神经网络模型进行对比研究。结果表明:文中模型在企业供求信息提取任务中具有良好的适应能力,准确率达到91.14%,召回率达到80.56%,F1值达到81.31%,并在模型性能和抽取准确度上均优于其他对比模型;通过对供应链中节点和边的合并,将提取到的企业供求关系三元组映射到供应链网络中,完成企业供应链网络的构建。

关键词：供应链网络,网络构建,信息提取,深度学习供应链网络,网络构建,信息提取,深度学习

基金资助：国家社会科学基金资助项目(22XTQ008)。