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龙图腾网获悉广州市伟时信息系统技术有限公司申请的专利一种政府采购品目层次分类模型的构建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：CN113946678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202111130390.0，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种政府采购品目层次分类模型的构建方法是由谭军;潘嵘;李迪欣;王君瑶;杜建伟;钟鸣设计研发完成，并于2021-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种政府采购品目层次分类模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种政府采购品目层次分类模型的构建方法，该方法首先为采购品目构建层级结构并进行编码，然后对采购项目名称进行文本清洗和分词，使用连续词袋模型模型训练语料获得词向量或者使用Bert中文预训练模型直接获取词向量，得到初始的文本表示。最后将文本表示和标签表示带入模型进行训练。HA‑BiGRU模型中包含的三层网络能够有效的解决上述问题。以BiGRU网络为编码器的文本编码层能够进一步提取上下文的语义信息，层次注意力循环网络层能够对层次之间的依赖关系进行建模，并且通过文本‑标签注意力模块来增强文本与标签之间的关联，混合预测层综合了层次标签的局部损失和全局损失，通过减小总损失来优化模型。

本发明授权一种政府采购品目层次分类模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种政府采购品目层次分类模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建政府采购品目层次标签的树形结构，并对标签进行编码； S2：对所述政府采购品目名称进行文本清洗和分词处理，获取分词后文本词向量，拼接所述词向量，得到词向量矩阵； S3：设计普通注意力模型和层级注意力模型，将所述文本的编码表示和标签的编码表示分别带入所述普通注意力模型和所述层级注意力模型进行分类，得到局部分类结果和全局分类结果； 所述层级注意力模型具有三层结构：文档编码层，层次注意力循环网络层和混合预测层；所述文档编码层用嵌入层分别对文本和层次类别结构进行编码，接着使用Bi-LSTM模型或者Bi-GRU模型对文本的语义关系做进一步的增强；所述层次注意力循环网络层是通过自上而下的方式利用层次结构逐步对不同层次之间的依赖关系进行建模；在每个类别层级上，重复层次注意力记忆单元，捕捉文本和类别之间的关联； 所述层次注意力记忆单元包含三个模块，分别是文本-标签注意力模块，分类预测模块和层级依赖模块； 所述文本-标签注意力模块用于捕捉文本和层次类别之间的相关性，并且获得层次类别标签与文本之间的关系表示和层次类别标签与文本之间的注意力矩阵； 所述分类预测模块用于整合原始文本的语义表示和融合了前一层次信息的文本类别表示，为每一层次生成统一的表示并进行类别预测； 所述层级依赖模块用于通过为每一层级都保留层次信息从而对不同层级进行依赖关系建模； 对第h层的类别标签，不同的类别对预测结果有不同的贡献度，从而能够修正注意力矩阵： 对于层次类别结构的第h层，文本-标签注意力模块的输入为：全文本表示V，对应的层级表示Sh，以及上一层级传递的权重参数wh-1： 使用平均池化操作得到N个词语的平均嵌入是在h层类别标签与文本之间的关系表示，是在h层类别标签与文本之间的注意力矩阵，是第h层的类别预测输出向量，由于根结点即第0层不包含任何信息，所以用元素1来初始化第0层的权重参数w0。

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