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龙图腾网获悉同方知网数字出版技术股份有限公司申请的专利基于短文本分类任务的word文档自动标引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：CN117235258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311168137.3，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于短文本分类任务的word文档自动标引方法及装置是由张亚标;李愿军;张镔;徐乾设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于短文本分类任务的word文档自动标引方法及装置在说明书摘要公布了：本申请一些实施例中公开了一种基于短文本分类任务的word文档自动标引方法、装置、电子设备及存储介质，该方法中将word文档自动标引任务转化为自然语言处理领域的短文本分类任务，该任务使用了面向语义理解的预训练语言模型，能够自动挖掘数据的潜在特征，并且充分利用样本文档中文章的语义特征，通过样本文档结构特征和第一短文本内容生成算法，将样本文档中文章的结构特征转化为语义特征，使预训练语言模型在学习样本段落的语义特征的同时可以兼顾文章的结构特征，让训练得到的预设的深度学习模型自动建立段落和标签之间的强依赖关系，以达到更好的标引效果。

本发明授权基于短文本分类任务的word文档自动标引方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于短文本分类任务的word文档自动标引方法，其特征在于，包括： 获取大量样本文档，其中所述样本文档的样本段落上标注有样本标签； 对所述样本文档中的样本段落，提取经过规范化处理的第一基本特征； 对所述经过规范化处理的第一基本特征进行加工，生成语义化的样本文档结构特征； 根据所述样本段落的第一基本特征和所述样本文档结构特征，确定第一短文本内容； 确定所述第一短文本内容为样本输入数据，以及所述样本标签为真实标签，利用所述样本输入数据和真实标签组成目标样本数据； 利用所述目标样本数据对预训练语言模型训练，得到预设的深度学习模型； 获取待标引word文档； 对所述待标引word文档中的文档段落，提取经过规范化处理的word文档基本特征，其中所述文档段落具有预设特征； 对所述经过规范化处理的word文档基本特征进行加工，生成语义化的的目标文档结构特征； 根据所述文档段落的第二基本特征和所述目标文档结构特征，确定第二短文本内容； 将所述第二短文本内容，输入到预设的深度学习模型，以输出所述文档段落的标签； 根据所述标签和所述待标引word文档，确定自动标引后的word文档。

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同方知网数字出版技术股份有限公司，其通讯地址为：100192 北京市海淀区中关村东升科技园B-2号楼二层；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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