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龙图腾网获悉浙江天正信息科技有限公司;浙江大学;宁波市科技信息与发展战略研究院(宁波市科技人才管理服务中心)申请的专利一种科技评审对象智能辅助匹配方法及系统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：CN121434807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202512025806.7，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种科技评审对象智能辅助匹配方法及系统是由金山;卜佳俊;忻国能;裘诚;俞科扬;杨涛设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种科技评审对象智能辅助匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种科技评审对象智能辅助匹配方法及系统。其中，方法包括获取目标评审专家数据以及包括评审需求的文档数据；基于预接入的预训练模型，对文档数据进行特征提取，得到第一关键特征；基于依存句法分析树对文档数据中的约束条件进行识别，得到包括约束条件的第二关键特征；根据第一关键特征以及二关键特征确定评审需求特征；根据目标评审专家数据确定多模态组合特征；基于预接入的深度交叉网络模型，对评审需求特征以及多模态组合特征进行显式特征交互，输出目标评审专家与评审需求之间的匹配度。本说明书实施例提高了评审需求与评审对象之间的匹配精度。

本发明授权一种科技评审对象智能辅助匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种科技评审对象智能辅助匹配方法，其特征在于，包括： 获取目标评审专家数据以及包括评审需求的文档数据； 基于预接入的预训练模型，对所述文档数据进行特征提取，得到第一关键特征，所述第一关键特征包括技术特征词、评审要求以及学科标签； 基于依存句法分析树对所述文档数据中的约束条件进行识别，得到包括所述约束条件的第二关键特征； 根据所述第一关键特征以及所述二关键特征确定评审需求特征； 根据所述目标评审专家数据确定包括科研能力特征、评审行为特征、学术活跃度特征以及合作网络特征的多模态组合特征； 基于预接入的深度交叉网络模型，对所述评审需求特征以及多模态组合特征进行显式特征交互，输出目标评审专家与所述评审需求之间的匹配度； 所述预训练模型为基于Transformer的领域自适应预训练模型，所述领域自适应预训练模型为多任务同步解码架构，所述多任务同步解码架构用于执行技术特征词识别子任务、评审要求匹配子任务以及学科分类子任务；所述基于预接入的预训练模型，对所述文档数据进行特征提取，包括： 通过所述预训练模型对所述文档数据进行编码处理，得到所述文档数据对应的文档字符级向量； 基于所述技术特征词识别子任务，通过双向LSTM层确定所述文档字符级向量对应的技术特征词； 基于所述评审要求匹配子任务，通过预建立的评审需求规则向量库确定所述文档字符级向量对应的评审要求； 基于学科分类子任务，通过多头注意力机制确定所述文档字符级向量对应的学科标签。

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浙江天正信息科技有限公司;浙江大学;宁波市科技信息与发展战略研究院(宁波市科技人才管理服务中心)，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市环城西路33号；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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