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龙图腾网获悉科学城(广州)数字科技集团有限公司申请的专利批量数据的标签化方法、装置、设备及存储介质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：CN119377819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411441240.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权批量数据的标签化方法、装置、设备及存储介质是由金伟;熊旭东;邓美容;林亚波;钟佰发;梁炽昌;柳锦华设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本批量数据的标签化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供的批量数据的标签化方法、装置、设备及存储介质，通过获取待处理数据，所述待处理数据包括非结构化数据、关系网络数据和结构化数据；将所述非结构化数据输入至特征提取模型，得到深层特征；将所述关系网络数据输入至关系特征模型，得到关系特征；将所述结构化数据输入至标签预测模型，得到标签预测结果；根据所述深层特征和所述关系特征，对所述标签预测结果进行修正，得到目标标签结果。本发明的方法通过从非结构化数据中提取深层特征、从关系网络数据中提取关系特征，并结合结构化数据的标签预测结果，充分利用多维度数据的信息，提高了企业标签生成的精度和多样性，避免了仅依赖单一数据源可能导致的信息丢失或偏差。

本发明授权批量数据的标签化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种批量数据的标签化方法，其特征在于，包括： 获取待处理数据，所述待处理数据包括非结构化数据、关系网络数据和结构化数据，所述非结构化数据包括企业公司简介、企业新闻报道、企业审计报告和企业产品描述，所述关系网络数据包括企业股权关系、企业合作关系以及上下游供应链信息和所述结构化数据包括行业分类、经营状况、财务报表和行政审批记录； 将所述非结构化数据输入至特征提取模型，得到深层特征； 将所述关系网络数据输入至关系特征模型，得到关系特征； 将所述结构化数据输入至标签预测模型，得到标签预测结果； 根据所述深层特征和所述关系特征，对所述标签预测结果进行修正，得到目标标签结果，所述目标标签结果用于对企业进行管理； 所述根据所述深层特征和所述关系特征，对所述标签预测结果进行修正，得到目标标签结果这一步骤，具体包括： 将所述深层特征、所述关系特征以及所述标签预测结果输入至第一全连接层中，进行非线性变换； 将变换后的深层特征、关系特征以及标签预测结果输入至第二全连接层中，进行特征融合，得到目标特征向量； 将所述目标特征向量输入至输出层中，得到目标标签结果； 所述将变换后的深层特征、关系特征以及标签预测结果输入至第二全连接层中，进行特征融合这一步骤，具体通过以下方式实现： Zfused=FC2[FC1Zself-supervised,FC1ZGNN,FC1ZMLP] 其中，FC1表示第一全连接层的操作，FC2表示第二全连接层的操作，Zself-supervised为深层特征，ZGNN为关系特征，ZMLP为标签预测结果； 具体地，将第一全连接层输出的三组特征进行拼接操作，形成一个统一的特征向量，再将该特征向量输入至第二全连接层中，进行进一步的特征融合。

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