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龙图腾网获悉张家港保税数据科技有限公司申请的专利一种交割服务业务表单生成方法和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：CN119558288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510120808.1，技术领域涉及：G06F40/18；该发明授权一种交割服务业务表单生成方法和系统是由吴晓君;常乐庆;李金伟;徐惠;王敏宇;施惠东设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交割服务业务表单生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理与管理技术领域，具体为一种交割服务业务表单生成方法和系统。本发明通过引入需求分析、数据抽取与处理、机器学习分类等步骤，实现了交割服务业务表单的自动生成。这一自动化流程显著减少了人工干预，提高了数据处理的速度和准确性，确保能够快速、高效地生成符合需求的表单，满足业务操作的及时性要求；本发明通过自动化的表单生成和数据处理流程，本发明显著降低了对人工操作的依赖，解决了传统手动填表和审核过程效率低下的问题。该方法通过需求分析、数据源配置、数据抽取、数据预处理和表单自动生成等步骤，能够快速响应交割服务业务需求，缩短交割服务的响应时间，提高整体工作效率。

本发明授权一种交割服务业务表单生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种交割服务业务表单生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、需求分析与表单模板设计；对交割服务业务进行需求分析，确认业务过程中所需的各类交割服务业务表单的字段要求； 步骤二、数据源配置与数据抽取；确定交割服务业务表单的数据来源及其数据源参数，根据表单模板中的字段要求，调取预设的数据抽取脚本，从数据源中抽取所需数据； 步骤三、数据预处理与字段匹配；对抽取的数据进行数据清洗和字段匹配，去除抓取到的数据中的重复部分，并将从数据源中抽取所需数据与预设的字段名称进行匹配； 数据清洗的具体过程为： 通过公式对抽取的数据进行去重处理，其中unique为去重函数；D为抽取到的所有数据集合；其中D’为重复数据集合，d为数据集中的某个字段元素；d’为重复字段元素； 字段匹配的具体过程为： S301、数据准备； 定义数据集：将从数据源中抽取的数据集记为D={d1，d2，...，dn}，每个样本di包含多个特征值，表示不同字段的内容； S302、文本特征提取，对于每个字段样本di，提取文本特征，包括字符串长度L（di）和TF-IDF向量化特征值；其中i=1，2，...，n； 为每个字段构造一个特征向量：；其中为字段di归属的字段名称，包括交割编号、交割日期、证券代码、交易价格、交割数量、买方名称、卖方名称和交割方式；其中为归属标签，表示字段di是否归属当前的字段名称；若是，的值为1；否则为0； S303、建立支持向量机模型； 使用支持向量机模型对提取的特征进行训练；目标是找到一个最优超平面，最大化样本间的间隔； 支持向量机模型具体为：，其中w为权重向量；b为偏值项；其中C为惩罚参数，控制对错误归属分类的容忍度；其中为松弛变量，用于处理非线性可分情况； 设定约束条件：；其中为特征映射函数，用于将输入的特征向量映射到高维空间； S304、模型训练； 设定一组预定义的字段集合，F={f1，f2，...，fn}作为训练样本，其中每个字段fi拥有一个特征向量：；其中的均为字段fi真实归属的字段名称且的值均为1；将F={f1，f2，...，fn}作为训练样本输入支持向量机模型进行训练； S305、训练结果应用； 支持向量机模型训练完成后，利用训练好的支持向量机模型对新数据进行预测；对于每个新样本，将其输入训练完成的支持向量机模型，得到其匹配的字段名称； 步骤四、表单生成与渲染；根据表单模板和数据，生成具体的表单实例；使用前端技术对表单进行渲染； 步骤五、表单验证与错误处理；对生成的交割服务业务表单进行重复值处理； 步骤六、表单存储与分发；将生成的交割服务业务表单存储到数据库和文件系统中，将交割服务业务表单分发至相关的人员或系统。

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