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龙图腾网获悉暨南大学申请的专利一种基于深度神经网络的问卷识别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：CN119761353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411694456.2，技术领域涉及：G06F40/253；该发明授权一种基于深度神经网络的问卷识别方法及装置是由冯帅章;何李芮;王一佳设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度神经网络的问卷识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的问卷识别方法及装置，方法包括：在IQL问卷编辑环境中将用户问卷进行格式化处理，将每个题目进行段落划分，将段落中每个句子进行建模，将完成建模的句子重构，获取重构文本；对重构文本进行类型分类，并进行自适应权重计算，获取每个题目的类型；根据题目类型对重构文本进行信息提取，获取题目信息；构建基于IQL语言的抽象语法树，将题目信息按照顺序输入至抽象语法树，遍历抽象语法树，通过预设的语法规则将题目信息进行组合，生成逻辑语句。本发明通过基于IQL语言的抽象语法树执行多个不同的下游任务，完成了问卷IQL电子化的自动化和智能化处理。

本发明授权一种基于深度神经网络的问卷识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的问卷识别方法，其特征在于，包括下述步骤： 在IQL问卷编辑环境中将用户问卷进行格式化处理，将每个题目进行段落划分，将段落中每个句子进行建模，将完成建模的句子重构，获取重构文本，具体为： 将用户问卷转换为html格式，设有用户问卷具有多行句子，利用最小p标签对每一行句子进行标注； 将用户问卷中一道问题划分为一个段落，利用深度神经网络将每个句子的最小p标签进行语义识别并进行分类训练，获取段落结构表征，根据段落结构表征对每道题目进行建模；所述深度神经网络包括最大池化层、平均池化层以及全连接层，所述段落结构表征包括开始部分、中间部分以及其他部分； 根据段落结构表征将句子进行重构，获取重构文本； 对重构文本进行类型分类，并进行自适应权重计算，获取每个题目的类型；所述对重构文本进行类型分类，并进行自适应权重计算，包括： 根据重构文本的结构进行分类，获取分类标签； 计算各个分类标签的样本频率，根据样本频率调整分类训练权重； 利用交叉熵损失函数对分类标签进行梯度训练，完成训练后，获取每个题目最终的分类标签； 根据题目类型对重构文本进行信息提取，获取题目信息； 构建基于IQL语言的抽象语法树，将题目信息按照顺序输入至基于IQL语言的抽象语法树，遍历基于IQL语言的抽象语法树，通过预设的语法规则将题目信息进行组合，生成逻辑语句，所述基于IQL语言的抽象语法树包括语法规则和执行单元，所述语法规则用于规定题目生成的规则，所述执行单元用于根据语法规则和题目信息生成当前识别的题目。

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