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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智能科技有限公司申请的专利融合元数据和标签相关性的政策文件分类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：CN117216010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311040591.0，技术领域涉及：G06F16/16；该发明授权融合元数据和标签相关性的政策文件分类方法及系统是由刘祥志;薛许强;吴晓明;李胜男设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合元数据和标签相关性的政策文件分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了融合元数据和标签相关性的政策文件分类方法及系统；其中方法，包括：获取待分类的政策文件；对待分类的政策文件进行预处理；基于待分类政策文件的正文和元数据，构建正文‑元数据超图；基于待分类政策文件的标签，构建标签相关性超图；对待分类政策文件的标题，采用训练后的标题分类模型进行分类，得到第一分类结果；将正文‑元数据超图，输入到训练后的第一超图神经网络，输出第一超图特征表示；将标签相关性超图，输入到训练后的第二超图神经网络，输出第二超图特征表示；将第一超图特征表示与第二超图特征表示进行特征融合，得到第二分类结果；将第一分类结果与第二分类结果进行加权求和，得到待分类政策文件的最终分类结果。

本发明授权融合元数据和标签相关性的政策文件分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.融合元数据和标签相关性的政策文件分类方法，其特征是，包括： 获取待分类的政策文件；对待分类的政策文件进行预处理； 基于待分类政策文件的正文和元数据，构建正文-元数据超图；基于待分类政策文件的标签，构建标签相关性超图； 对待分类政策文件的标题，采用训练后的标题分类模型进行分类，得到第一分类结果；将正文-元数据超图，输入到训练后的第一超图神经网络，输出第一超图特征表示；将标签相关性超图，输入到训练后的第二超图神经网络，输出第二超图特征表示；将第一超图特征表示与第二超图特征表示进行特征融合，得到第二分类结果； 将第一分类结果与第二分类结果进行加权求和，得到待分类政策文件的最终分类结果； 基于待分类政策文件的正文和元数据，构建正文-元数据超图，具体包括： 将政策正文的词汇表中的每一个单词视为超图中的节点，将每个句子视为一条边，将句子中所有单词节点按顺序连接起来，构建顺序超边； 将元数据插入词汇表尾部，将每个类型的元数据视为一条边，将当前类型元数据的所有单词连接起来，构建元数据超边，得到正文-元数据超图； 所述正文-元数据超图，表示为；其中为正文-元数据超图的关联矩阵，定义为： ； =为正文-元数据超图的特征矩阵，并使用Glove词嵌入初始化每个节点特征，为一个政策文件添加了对应元数据后的词汇表大小，为正文中句子的数量加元数据类型的数量，为每个节点的特征向量维数，表示超图中第i个节点，表示超图中第j条超边； 基于待分类政策文件的标签，构建标签相关性超图，具体包括： 将政策文件中的每一个标签视为节点，将同时出现在不同政策文件中的多个标签节点进行边连接，得到标签相关性超图； 标签相关性超图表示为，其中，为标签相关性超图的关联矩阵， =为标签相关性超图的特征矩阵，并使用one-hot初始化每个节点特征，c为政策文件中标签数量，将多个同时出现的标签定义为标签组，为政策文件中标签组的数量；表示超图中第i个节点，表示超图中第j条超边。

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山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院);山东山科智能科技有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区科院路19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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