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龙图腾网恭喜杭州云嘉科技有限公司申请的专利一种档案智能分类与检索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：CN120086390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510578193.7，技术领域涉及：G06F16/43；该发明授权一种档案智能分类与检索方法及系统是由徐雪华;曹小迪;石岚;黄海峰设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种档案智能分类与检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种档案智能分类与检索方法及系统，方法包括：根据档案的原始数据格式，利用多模态数据融合算法，对文本、图像和音频数据进行统一格式转换和特征提取，得到标准化的档案特征数据集；基于深度学习的自适应分类模型，对标准化的档案特征数据集进行分类处理，生成多层次的档案分类标签；通过增强型语义网络构建技术，分析档案分类标签之间的语义关系，生成语义关联图谱，并对语义关联图谱进行优化，得到优化后的语义关联图谱；根据用户输入的检索请求，利用优化后的语义关联图谱进行语义匹配和相关性排序，输出与检索请求最相关的档案信息。利用本发明实施例，能够提升检索的相关性和准确性，促进档案管理的现代化和智能化。

本发明授权一种档案智能分类与检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种档案智能分类与检索方法，其特征在于，所述方法包括： 根据档案的原始数据格式，利用多模态数据融合算法，对文本、图像和音频数据进行统一格式转换和特征提取，得到标准化的档案特征数据集； 基于深度学习的自适应分类模型，对标准化的档案特征数据集进行分类处理，生成多层次的档案分类标签；其中，构建一个基于卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM的混合模型，CNN用于提取特征的空间信息，LSTM用于处理特征的时间序列动态变化，其中，构建混合模型时，设计多个并行的CNN支路，每个支路使用不同的卷积核大小和步幅，以从不同尺度上提取特征，同时，为防止特征互相干扰，采用注意力机制为每个支路分配不同的权重；在模型的输出层，采用分层Softmax机制，构建多层次的分类标签，首先输出第一层的分类结果，然后根据第一层的分类结果，对应生成第二层分类的子类标签，其中，对于每一个类别，通过引入基于GCN的标签关系建模，记录每个标签之间的依赖关系，利用标签的图结构信息增强模型的推理能力；将构建得到的混合模型作为自适应分类模型，对标准化的档案特征数据集进行推断，输出多层次的档案分类标签； 通过增强型语义网络构建技术，分析档案分类标签之间的语义关系，生成语义关联图谱，并对语义关联图谱进行优化，得到优化后的语义关联图谱；其中，对档案分类标签进行标签的共现分析，通过计算不同分类标签在相同档案中的共现频率，构建共现矩阵；基于共现矩阵，使用非负矩阵分解NMF技术将共现矩阵分解为两个矩阵W和H，其中，W表示标签的潜在语义特征，H表示标签在这些特征上的表达，以将高维共现特征映射到一个低维的语义特征空间，提取标签的潜在语义关系；根据潜在语义特征矩阵W，使用广播机制构建标签之间的语义关系，得到语义关联图谱，其中，为每个标签创建节点，并通过标签间的相似度来定义边权重；采用图嵌入技术，在语义关联图谱内上下文的基础上生成每个节点的嵌入向量，并利用嵌入向量更新语义关联图谱的边权重，以优化语义关联图谱，使得相近语义关系的标签在图中具有更高的连通性； 根据用户输入的检索请求，利用优化后的语义关联图谱进行语义匹配和相关性排序，输出与检索请求最相关的档案信息。

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