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龙图腾网获悉贵州财经大学申请的专利基于自然语言处理的企业评估方法及评估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：CN120509791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510994967.4，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于自然语言处理的企业评估方法及评估装置是由喻曦;邓明森;蒋子龙;安冯竞;聂艳霞设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然语言处理的企业评估方法及评估装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自然语言处理的企业评估方法及评估装置，通过获取待评估企业的原始文本数据集合，并通过ARM指令集对原始文本数据集合进行预处理，生成预处理后的企业文本数据集合，输入预先训练的企业特征提取模型，通过其中的多层语义分析结构进行层级化语义特征抽取，生成企业语义特征向量集合，输入至预先构建的企业评估模型，通过其中的多维度评估网络对企业语义特征向量集合进行动态权重分配处理，生成企业综合评估指标集合，根据其中的各评估指标之间的关联关系，构建企业评估结果树状结构，并通过其中各层级节点的评估阈值进行逐层结果筛选，生成最终企业信用风险评估报告。本发明可以提高企业信用评估的自动化程度和可靠性。

本发明授权基于自然语言处理的企业评估方法及评估装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言处理的企业评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待评估企业的原始文本数据集合，并通过ARM指令集对所述原始文本数据集合进行预处理，生成预处理后的企业文本数据集合；具体包括：通过ARM指令集中的SIMD指令对所述原始文本数据集合进行并行化文本清洗处理，去除所述原始文本数据集合中的非结构化噪声数据，生成初步清洗文本数据；对所述初步清洗文本数据中的每个文本片段进行指令级的分词处理，利用ARM指令集的内存访问优化机制对分词后的文本片段进行词性标注，生成标注词性后的文本数据集合；根据所述标注词性后的文本数据集合中各词性标签的分布特征，构建词性分布直方图，并通过所述直方图中各词性标签的频率阈值对所述文本数据集合进行冗余词过滤，生成过滤后的精简文本数据集合；对所述过滤后的精简文本数据集合进行指令级的数据格式转换处理，将不同格式的文本数据统一转换为预设的标准化文本格式，生成所述预处理后的企业文本数据集合；其中，所述根据所述标注词性后的文本数据集合中各词性标签的分布特征，构建词性分布直方图，并通过所述直方图中各词性标签的频率阈值对所述文本数据集合进行冗余词过滤，生成过滤后的精简文本数据集合，包括：对所述标注词性后的文本数据集合中的每个文本片段进行逐词扫描，统计每个词性标签在所述文本数据集合中的出现次数，生成词性标签计数集合；根据所述词性标签计数集合中各词性标签的出现次数，按照预设的直方图区间划分规则，将相同词性标签的计数累加至对应的直方图区间，生成包含区间计数和词性标签对应关系的词性分布直方图结构；基于所述词性分布直方图结构中各直方图区间的计数数据，计算每个词性标签的总出现频率，并按照频率降序排列生成词性标签频率序列；根据预设的频率阈值配置表，针对所述词性标签频率序列中高于第一频率阈值或低于第二频率阈值的词性标签，生成待过滤词性标签集合；遍历所述标注词性后的文本数据集合中的每个词汇，将词汇对应的词性标签与所述待过滤词性标签集合进行匹配，移除匹配成功的词汇及其词性标签，生成中间过滤文本数据集合；对所述中间过滤文本数据集合中的剩余词汇进行连续词性标签连贯性检测，当相邻词汇的词性标签组合符合预设的无效语法规则时，移除该相邻词汇组合，生成语法修正后的过滤文本数据集合；根据所述语法修正后的过滤文本数据集合中各词汇的词性标签分布密度，对同一句子内重复出现相同词性标签的词汇进行间隔性保留处理，仅保留符合预设间隔位置的词汇，生成所述过滤后的精简文本数据集合； 将所述预处理后的企业文本数据集合输入至预先训练的企业特征提取模型，通过所述企业特征提取模型中的多层语义分析结构对所述企业文本数据集合进行层级化语义特征抽取，生成企业语义特征向量集合； 将所述企业语义特征向量集合输入至预先构建的企业评估模型，通过所述企业评估模型中的多维度评估网络对所述企业语义特征向量集合进行动态权重分配处理，生成企业综合评估指标集合； 根据所述企业综合评估指标集合中的各评估指标之间的关联关系，构建企业评估结果树状结构，并通过所述树状结构中各层级节点的评估阈值进行逐层结果筛选，生成最终企业信用风险评估报告。

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