基于改进Keybert模型的自动指标推荐方法

本发明提供一种基于改进Keybert模型的自动指标推荐方法，涉及自然语言处理技术领域。该方法包括：获取用户输入信息；利用基于简介信息的指标推荐度计算模型，对用户输入信息进行处理，获得指标的简介推荐度；利用基于名称信息的指标推荐度计算模型，对用户输入信息进行处理，获得指标的名称推荐度；推荐度的加权叠加模块基于简介推荐度和名称推荐度，计算获得每个指标的最终推荐度；对全部指标的最终推荐度按从大到小进行排序，从而获得推荐的指标列表。本方法降低了对自主训练过程的依赖，可适配部分无法获取训练数据的场景；能够得到更多的关键词序列，提高结果的准确性；能够自动完成指标推荐过程，减少人力成本，降低时间消耗。