申请/专利权人：人民中科(北京)智能技术有限公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117786116A

主分类号：G06F16/35

分类号：G06F16/35;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/082;G06N3/096;G06Q50/18

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于多层级标签文本分类的公平竞争审查方法，采集大量的政策措施文件以构建政策措施本文信息库；基于库中的文本数据，采用BERT模型对政策语义模型进行训练，保存最终参数；随机选择库中的文本数据，构建审查案例库，并对案例文本进行人工标注；构建基于卷积神经网络的违规类型识别模型，结合标注结果进行训练，保存模型结构及参数；采集待审查文件，利用政策语义模型进行文本特征提取，并结合违规类型识别模型实现待审查文件的违规判断。本发明解决了现有基于同等级标签公平竞争审查模型模型准确率不高，缺少样本数据等问题，提升审查工作智能化水平，提升工作效率，有效解决审查、监管资源不足等问题。

主权项：1.一种基于多层级标签文本分类的公平竞争审查方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集大量的政策措施文件，构建政策措施本文信息库；S2、基于政策措施文本信息库中的文本数据，采用BERT模型对政策语义模型进行训练，并保存最终模型的参数；S3、随机选择政策措施文本信息库中的文本数据，构建审查案例库，并对审查案例库中的案例文本进行人工标注；S4、构建基于卷积神经网络的违规类型识别模型，并结合标注结果对违规类型识别模型进行训练，保存模型结构及参数；S5、采集待审查文件，利用步骤S2中得到的政策语义模型进行文本特征提取，并结合步骤S4中得到的违规类型识别模型实现待审查文件的违规判断。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 人民中科(北京)智能技术有限公司 一种基于多层级标签文本分类的公平竞争审查方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD