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龙图腾网获悉上海松鼠课堂人工智能科技有限公司申请的专利题目自动标注分类的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：CN111985193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202011048811.0，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权题目自动标注分类的方法和系统是由樊星设计研发完成，并于2020-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本题目自动标注分类的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了题目自动标注分类的方法和系统，其通过对目标题目进行拍摄和将拍摄得到的图像转换为相应的题目文本数据，并识别得到题目文本数据样本分别包含的英文文本和中文文本，再根据该英文文本和该中文文本各自包含的词汇类型得到其对应所属的学科类型，并且进行适应性的标注，最后根据该标注的结果将目标题目自动分类到相应的题目集合中，这样能够对海量的不同类型目标题目进行有针对性的和高效的自动标注与分类，从而提高对题目进行深加工的效率和便于后续对题目进行分析处理。

本发明授权题目自动标注分类的方法和系统在权利要求书中公布了：1.题目自动标注分类的方法，其特征在于，其包括如下步骤： 步骤S1，对若干目标题目分别进行拍摄，以此获得关于每一个所述目标题目的图像信息，并对所述图像信息进行文本数据转换处理，从而获得关于若干所述目标题目的题目文本数据样本； 步骤S2，对所述题目文本数据样本进行文本语种信息识别处理，以此获得所述题目文本数据样本对应的英文文本信息和中文文本信息； 步骤S3，对所述英文文本信息和所述中文文本信息进行词语类型识别处理，以此获得所述题目文本数据样本对应的学科类型标注信息； 步骤S4，根据所述学科类型标注信息，将若干所述目标题目匹配划分到不同题目集合中，从而实现对若干所述目标题目的自动分类； 其中，在所述步骤S2中，对所述题目文本数据样本进行文本语种信息识别处理，以此获得所述题目文本数据样本对应的英文文本信息和中文文本信息具体包括： 根据下面公式1，对所述题目文本数据样本进行文本语种信息识别处理，从而获得所述题目文本数据样本中包括的英文文本语义近似值和中文文本语义近似值： 在上述公式1中，TitleAn，Bm表示所述题目文本数据样本中所包括的英文文本语义近似值和中文文本语义近似值共同组成的标题文本语义近似值，π表示圆周率，arctan表示反正切函数运算符号，An表示标题中第n个英文文本对应的文本语义近似值，Bm表示第m个中文文本对应的文本语义近似值，N表示所述英文文本信息包含的英文文本数据总数量、且其最大值为40，n的取值为1-40之间的任意整数，M表示所述中文文本信息包含的中文文本数据总数量、且其最大值为20，m的取值为1-20之间的任意整数，j表示所述题目文本数据样本中任意一个中文文本字符按照米字格拆分形成八个区间、各个区间以向右横轴方向按逆时针顺序进行标记的编号数、且j的取值只能为1、2、3、4、5、6、7、8，lj表示所述任意一个中文文本字符的第j个区间对应的横向长度，hj表示所述任意一个中文文本字符的第j个区间对应的纵向长度，表示所述任意一个中文文本字符对应横向笔画空间向量，表示所述任意一个中文文本字符对应纵向笔画空间向量；fa表示所述题目文本数据样本中任意一个英文文本字符对应的字符面积值，表示对所述题目文本数据样本的英文文本字符的识别结果，表示对所述题目文本数据样本的中文文本字符的识别结果； 以及， 在所述步骤S3中，对所述英文文本信息和所述中文文本信息进行词语类型识别处理，以此获得所述题目文本数据样本对应的学科类型标注信息具体包括： 根据下面公式2，对所述英文文本信息和所述中文文本信息进行词语类型识别处理，以此获得所述题目文本数据样本对应的学科类型标注信息： 在上述公式2中，Matchq，d表示所述题目文本数据样本对应的学科类型标注匹配值，Q表示所述题目文本数据样本包含的学科总数量，D表示所述题目文本数据样本包含的英文词语和中文词语总数量，q表示取[1，Q]之间的任意正整数，d表示取[1，D]之间的任意正整数。

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