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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心;北京信息科技大学申请的专利多指标融合的中文专利价值评估方法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：CN119991157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411597818.6，技术领域涉及：G06Q30/02；该发明授权多指标融合的中文专利价值评估方法是由张成鲁;吕学强;刘宝琪;董志安;李晓松;薛非设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多指标融合的中文专利价值评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开多指标融合的中文专利价值评估方法，属于专利价值评估技术领域。该方法包括：步骤1、提取专利文本维度特征；包括：基于大语言模型GLM从说明书摘要中提取短文本特征，以及基于HBert模型从权利要求书中提取长文本特征；步骤2、提取专利基本信息指标特征；包括技术维度指标、经济维度指标、法律维度指标以及企业维度指标；步骤3、基于专利文本维度特征和专利基本信息指标特征，利用XGBoost模型进行专利价值等级评估。

本发明授权多指标融合的中文专利价值评估方法在权利要求书中公布了：1.一种多指标融合的中文专利价值评估方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、提取专利文本维度特征；包括：基于大语言模型GLM从说明书摘要中提取短文本特征，以及基于HBert模型从权利要求书中提取长文本特征； 步骤2、提取专利基本信息指标特征；包括技术维度指标、经济维度指标、法律维度指标以及企业维度指标； 步骤3、基于专利文本维度特征和专利基本信息指标特征，利用XGBoost模型进行专利价值等级评估； 在步骤1中，基于大语言模型GLM从说明书摘要中提取短文本特征；其中： 针对说明书摘要，采用大语言模型GLM模型进行特征嵌入；GLM模型基于Transformer模型，GLM模型基于28层TransformerEncoder模块，重新排列归一化和残差连接的顺序，使用单一线性层来进行输出词的预测，以GeLUs替换ReLU激活函数； 使用Lora算法对GLM模型进行指令微调，在Lora中，冻结原始大语言模型的参数，增加旁路模拟模型参数内在秩，仅训练旁路矩阵中的参数，将旁路矩阵中的参数与原始大语言模型叠加；通过微调后的GLM模型和全连接层进行说明书摘要的文本特征编码，计算公式为： GLMW0+ΔW＝LoraGLMW0 VA＝GLMA,W0+ΔW VAL＝LinearVA 其中，W0表示GLM模型原始参数，ΔW表示通过Lora算法进行指令微调旁路矩阵的参数，A表示输入的说明书摘要文本，VAL表示最终获取的特征词向量，作为短文本特征； 在步骤S1中，基于HBert模型从权利要求书中提取长文本特征；其中： 将长文本D＝sen1,sen2,…,senn中每个句子均输入Bert模型，得到长文本中每个句子的词向量集合{S1,S2,…,Sn}，在该词向量集合前拼接一个随机初始化的词向量[SCLS]，将{[SCLS],S1,S2,...,Sn}作为输入，通过TransformerEncoder模型进行编码，得到包含长文本粒度的词向量HSCLS和句子粒度的词向量将HSCLS对每个句子的词向量进行注意力权重的计算，通过加权求和得到代表长文本D的词向量VD，计算公式为：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军军事科学院军事科学信息研究中心;北京信息科技大学，其通讯地址为：100142 北京市海淀区阜成路26号院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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