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龙图腾网获悉南京齐梁信息科技有限公司申请的专利社会调查中的智能行业分类与编码方法及装置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：CN120705319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511224013.1，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权社会调查中的智能行业分类与编码方法及装置是由路晓彬;刘嘉伟设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本社会调查中的智能行业分类与编码方法及装置在说明书摘要公布了：一种社会调查中的智能行业分类与编码方法及装置，属于自然语言处理、机器学习及数据分类技术领域。结合分层分类与语义匹配技术，显著提升行业编码的准确性与效率。技术方案：基于BERT模型对待编码行业文本进行行业中类判断，生成前五中类候选；针对每个中类，结合国际标准与自建语料库，通过关键词匹配、浅层语义匹配及深度语义模型进行小类语义相似度计算；最后整合语义权重与业务分析，输出推荐度最高的小类编码。装置包括中类判断模块、小类数据处理模块、多模态语义匹配模块及编码决策模块。有益效果：本发明通过分层分类策略与多模态语义融合，解决了复杂行业文本分类模糊、人工依赖度高的问题，显著提升了大规模数据处理的自动化水平。

本发明授权社会调查中的智能行业分类与编码方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种社会调查中的智能行业分类与编码方法，其特征在于，面向社会调查情境，步骤如下： S1、基于预训练BERT模型对输入行业文本进行行业中类判断，生成前五中类候选集合； S2、针对每个中类候选，结合国际标准语料与行业词库，构建小类语义匹配数据集； S3、通过关键词匹配、浅层语义模型及深度语义模型的融合计算，生成行业文本与小类数据的语义相似度权重； 步骤S3中，多模态语义匹配算法的实现包括以下子步骤： 关键词匹配：基于TF-IDF算法提取行业文本与小类语料的关键词，计算交集权重； 浅层语义匹配：将行业文本与小类描述转换为TF-IDF向量，通过余弦相似度计算相似性得分； 深度语义匹配：利用预训练Sentence-BERT模型生成句向量，计算语义层面的余弦相似度得分； 将三种匹配得分按预设权重融合，生成综合语义相似度权重； S4、基于语义权重与业务规则分析，排序输出推荐度最高的行业小类编码； 步骤S4中，依据语义权重与业务规则分析确定目标编码的步骤包括： S41、根据业务场景需求，动态调整关键词、浅层语义及深度语义的权重分配比例； S42、对每个小类候选的综合相似度评分进行降序排序，筛选前三位候选编码； S43、结合人工审核规则或业务优先级，从候选编码中确定最终目标行业小类编码。

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