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龙图腾网获悉中咨海外咨询有限公司申请的专利一种基于多模态大模型Bert-Resnet的评估项目社会效用的方法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：CN120317530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510788494.2，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于多模态大模型Bert-Resnet的评估项目社会效用的方法是由赵玉晶;王晨曦;马家恒;郝磊;王辉;范铁柱;王倩倩设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态大模型Bert-Resnet的评估项目社会效用的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态大模型Bert‑Resnet的评估项目社会效用的方法，涉及项目评估技术领域，解决了难以理解文本和图像背后的语义关联，同时，也缺乏自注意力机制，易造成情感分析误差，继而影响后续社会效用评估结果的技术问题；通过多模态大模型框架构建，整合了文本和图像两种不同类型的数据，通过BERT‑ResNet模型实现了多模态情感分析，这比单一模态的分析更能全面捕捉公众的情感态度。通过在公开数据集上预训练并在自有数据集上微调，有效地克服了数据量不足的问题，提高了模型的泛化能力。创新地将情感分析结果转化为具体的社会效用指标，为项目的社会影响评估提供了量化手段。

本发明授权一种基于多模态大模型Bert-Resnet的评估项目社会效用的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态大模型Bert-Resnet的评估项目社会效用的方法，其特征在于，包括以下步骤：根据项目的地理位置，将信息采集区域按照距离项目地理位置的距离进行分片区，采用GIS地理围栏技术划分同心圆片区，根据片区与项目地理位置的距离进行片区标签设置，并设置对应片区的关键词，通过爬虫系统采集社交媒体中与目标项目关联的文本及图像数据； 对采集的文本及图像数据进行预处理，并为项目数据添加片区标签和项目标签；根据项目数据的片区标签和项目标签，以及对应片区采集到的关联的文本及图像数据的数量，分析片区关联性，根据分析结果，将片区采集的数据分为不同关联性片区分组； 构建BERT-ResNet多模态融合模型，将文本特征向量与图像特征向量通过自注意力机制交互融合，并将不同关联性片区分组数据的融合结果分别传递给不同全连接层，进行情感分类；所述将不同关联性片区分组数据的融合结果分别传递给不同全连接层，进行情感分类，包括以下步骤：分别将高关联性片区分组、中关联性片区分组和低关联性片区分组数据的融合特征向量分别传递给不同全连接层；全连接层对输入的融合特征向量进行线性变换,使用Softmax函数将线性变换后的特征向量转换为概率分布输出；全连接层输出的概率分布，表示文本属于每个情感类别的概率，选择概率最大的类别作为最终的情感分类的结果； 采用迁移学习策略对构建的BERT-ResNet多模态融合模型进行微调优化，并通过优化后的模型进行情感分类概率分析；根据模型输出的情感分类概率计算社会效用评分，并生成可视化评估报告，所述根据模型输出的情感分类概率计算社会效用评分，并生成可视化评估报告，包括以下步骤：获取模型进行情感分类概率分析的结果，统计片区中目第i个标项目关联数据中，积极情感概率Pposi和消极情感概率Pnegi；根据统计的积极情感的概率和消极情感的概率，引入置信度加权，进行社会效用评分CSi的计算，社会效用评分CSi＝Σwi*Pposi-PnegiΣwi，其中为片区中第i个目标项目关联数据的情感确定性权重。

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