暨南大学潘定获国家专利权
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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于语义基元的年报文本词向量表示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：CN117273000B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202311148004.X，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于语义基元的年报文本词向量表示方法及系统是由潘定;杨春燕设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于语义基元的年报文本词向量表示方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义基元的年报文本词向量表示方法及系统，该方法包括下述步骤：获取会计领域词典文本及财务报告领域停用词文本，基于年报文本构建语料库并进行切词；进行文本主题训练，获取每种主题分类中权重值最大的词汇作为主题词；进行词向量训练，得到每个词汇的向量表示；计算主题词之间的语义相似度；选择语义相似度最低的主题词作为语义基元；计算每个词汇与语义基元的语义相似度作为在对应语义基元维度的权重；进行归一化处理，将每个语义基元的相似度除以词汇在所有语义基元相似度的和，得到由各个语义基元表示的词汇的特征向量表示。本发明利用有限个义原表示词向量能够降低词向量的表示维度，提高向量空间的稠密程度。
本发明授权一种基于语义基元的年报文本词向量表示方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义基元的年报文本词向量表示方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取会计领域词典文本及财务报告领域停用词文本，基于年报文本构建语料库，并对语料库进行切词； 基于LDA训练模型进行文本主题训练，获取每种主题分类中权重值最大的词汇作为主题词； 基于Word2Vec词向量模型进行词向量训练，得到每个词汇的向量表示； 基于余弦相似度算法计算主题词之间的语义相似度； 选择语义相似度最低的主题词作为语义基元； 计算每个词汇与语义基元的语义相似度作为在对应语义基元维度的权重； 计算完一个词汇与所有语义基元的相似度之后，做归一化处理，将每个语义基元的相似度除以词汇在所有语义基元相似度的和，使词汇分摊在各个语义基元上的权重求和为1； 在计算每一个词汇分摊在语义基元上的权重之后，得到由各个语义基元表示的词汇的特征向量表示。
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