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龙图腾网获悉深圳供电局有限公司申请的专利一种基于文本挖掘的科技项目立项管理辅助决策方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114265935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111587067.6，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种基于文本挖掘的科技项目立项管理辅助决策方法及系统是由李重杭;何维;汪伟;艾致衡设计研发完成，并于2021-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本挖掘的科技项目立项管理辅助决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于文本挖掘的科技项目立项管理辅助决策方法及系统，其中，方法包括：步骤S1，使用信息抽取技术对待评审科技项目数据库、历史科技项目数据库分别进行特征数据抽取，构建科技项目信息数据库；步骤S2，对所述特征数据进行分层文本相似度性挖掘，构建多层次多维度的科技项目相似度比对模型；步骤S3，获得待评审项目与其他项目在所述特征数据的相似度分数，在历史样本训练集上采用网格搜索方法对所述特征数据的权重进行更新迭代，得到一组最优权重；步骤S4，根据所述最优权重计算待评审项目与其他项目之间的相似度的综合得分。本发明减少人工筛选甄别主观因素，解决以往依靠专业人员人工比对项目相似度分析的效率、准确度不高的问题。

本发明授权一种基于文本挖掘的科技项目立项管理辅助决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于文本挖掘的科技项目立项管理辅助决策方法，其特征在于，包括：步骤S1，使用信息抽取技术对待评审科技项目数据库、历史科技项目数据库分别进行特征数据抽取，构建科技项目信息数据库；步骤S2，对所述特征数据进行分层文本相似度性挖掘，构建多层次多维度的科技项目相似度比对模型；步骤S3，获得待评审项目与其他项目在所述特征数据的相似度分数，在历史样本训练集上采用网格搜索方法对所述特征数据的权重进行更新迭代，得到一组最优权重；步骤S4，根据所述最优权重计算待评审项目与其他项目之间的相似度的综合得分；所述步骤S2包括采用深度学习中的Doc2vec模型得到长文本向量，并用以计算长文本相似度；所述计算长文本相似度包括计算长文本关键词级别、句子级别和段落级别的相似度；计算长文本关键词级别具体包括：通过文本主题网络图聚类方法提取长文本关键词w1，w2，......wn，利用训练的word2vec模型进行词嵌入映射，得到每个词对应的词嵌入向量wn＝x1,x2,......xm，n为第n个词语，m表示第m个特征，进而使用余弦相似度计算w1＝x1,x2,......xm，w2＝y1,y2,......ym之间的相关性： 对于两段长文本的关键词D1＝w11,w12,...w1a,D2＝w21,w22,...w2b，D1和D2之间的词级别相似度用以下公式进行计算： 其中，w1k,w2l表示长文本1和长文本2的关键词，simw1k,w2l表示通过余弦相似度计算得到的w1k,w2l之间的相似度。

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