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龙图腾网获悉中国民航科学技术研究院申请的专利面向用户意见流数据的层次主题识别方法和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：CN117033624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310631881.6，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权面向用户意见流数据的层次主题识别方法和装置是由周鹏鹏;蔡华利;李洪涛;白京;邢宏;陈伟;郑晨曦;李亚丹;王丽影;涂真设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向用户意见流数据的层次主题识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向用户意见流数据的层次主题识别方法和装置。该方法包括：将用户意见流数据经过预处理获取初始文本特征表示，将初始文本特征表示输入到Transformer的编码器，获得键特征矩阵和值特征矩阵；将用户意见数据对应的标签树输入到有向图神经网络，获得初始标签矩阵，将初始标签矩阵输入到Transformer的解码器模块获得查询特征矩阵；将键特征矩阵、值特征矩阵和查询特征矩阵联合输入到Transformer解码器中，获得特征交互后的标签矩阵，将标签矩阵再经过全连接层得到用户意见流数据的标签类别概率，取概率值大于设定阈值的标签作为用户意见流数据的层次主题类别。本发明对标签层次结构信息建模了上下文依赖关系，可有效提升用户意见流数据中层次多标签分类的性能。

本发明授权面向用户意见流数据的层次主题识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种面向用户意见流数据的层次主题识别方法置，其特征在于，包括： 将用户意见流数据输入到预训练词向量模型中，所述预训练词向量模型输出词向量表示； 将所述词向量表示输入到双向循环神经网络Bi-GRU中，获得时序依赖语义信息对应的初始文本特征表示； 将所述初始文本特征表示输入到Transformer的编码器模块，获得表示文本特征信息的键特征矩阵和值特征矩阵； 根据用户意见数据对应的五级层次标签体系构建标签树，将所述标签树输入到有向图卷积神经网络中，获得表示层次语义结构信息的初始标签矩阵； 将初始标签矩阵输入到Transformer的解码器第一个多头注意力模块中，获得查询特征矩阵； 将键特征矩阵、值特征矩阵和查询特征矩阵联合输入到Transformer解码器第二个多头注意力模块中，获得特征交互后的标签矩阵； 将标签矩阵再经过全连接层得到用户意见流数据的标签类别概率，取概率值大于设定阈值的标签作为用户意见流数据的层次主题类别。

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