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龙图腾网获悉中国民用航空飞行学院申请的专利基于深度学习构建民航监察员词典卡的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：CN120471048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510939960.2，技术领域涉及：G06F40/242；该发明授权基于深度学习构建民航监察员词典卡的方法及系统是由肖艳平;宋雨辛;姚霖昊;唐卫贞;汪瑜;史珂;赵浩迪设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习构建民航监察员词典卡的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习构建民航监察员词典卡的方法及系统。按照挖掘程度值，构建折线分类网络。按照语序，构建矩阵检测网络。获取当前判别语句。基于当前判别语句，通过折线分类网络和矩阵检测网络，关联判别语句与词典卡对应的绩效标准，得到当前绩效标准。找到每个关键词键值对的不同的关键形容词对绩效标准的判别的影响。并且按照语序，检测语序对绩效标准判别的影响。

本发明授权基于深度学习构建民航监察员词典卡的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习构建民航监察员词典卡的方法，其特征在于，包括： 获得m个判别语句；所述判别语句表示历史上记录不同等级的民航监察员特性的语句； 根据m个判别语句，检测相同名词的词组，得到n个关键词键值对和m个判别形容词词组集合；所述关键词键值对包括监察关键词和对应的关键词形容词；所述关键词形容词表示对关键词进行判断的形容词；所述判别形容词词组集合表示对判别语句中词性为名词的词组进行形容的词组； 基于n个关键词键值对和m个判别形容词词组集合，得到n个挖掘程度值；1个监察关键词对应1个挖掘程度值； 基于n个关键词键值对和对应的挖掘程度值，构建折线分类网络；所述折线分类网络用于使用监察关键词的挖掘程度值来关联判别语句与词典卡对应的绩效标准； 按照语序，基于m个判别形容词词组集合，构建矩阵检测网络；所述矩阵检测网络用于使用监察关键词的语序来关联判别语句与词典卡对应的绩效标准； 获取当前判别语句；基于当前判别语句，通过折线分类网络和矩阵检测网络，关联判别语句与词典卡对应的绩效标准，得到当前绩效标准； 所述基于n个关键词键值对和m个判别形容词词组集合，得到n个挖掘程度值，包括： 将n个关键词键值对中的关键词形容词构成集合，得到相似关键词集合； 将m个判别形容词词组集合中除关键词形容词之外的值构建非相似关键词集合； 在判别语句检测分句符号，分割判别语句，得到多条分割语句； 在分割语句中检测出现在相似关键词集合中的值的数量作为相似关联程度值；同一分割语句中出现相似关键词集合中的多个值对应的相似关联程度值为相同； 在分割语句中检测出现在非相似关键词集合中的值的数量作为非相似关联程度值；同一分割语句中出现非相似关键词集合中的多个值对应的非相似关联程度值为相同； 将所述相似关联程度值乘以相似关键词挖掘值，将非相似关联程度值乘以非相似关键词挖掘值，得到挖掘程度值; 所述折线分类网络为卷积神经网络;所述矩阵检测网络为深度神经网络。

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