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龙图腾网获悉中关村智用人工智能研究院申请的专利一种用于科技企业评级模型的评级特征分类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：CN120408321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510749095.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种用于科技企业评级模型的评级特征分类方法是由孙明俊;毕枫林;钱雨;周洪达设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于科技企业评级模型的评级特征分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及特征分析领域，尤其涉及一种用于科技企业评级模型的评级特征分类方法，本发明通过设置检索目标，获取与检索目标关联的若干检索界面，对检索界面进行界面视觉分析，基于目标特征的相对位置确定视觉聚类区域。计算目标特征与检索目标的关联性参量对各所述视觉聚类区域设置分类标签，依据标签对视觉聚类区域中的目标特征进行适应性选择分析，包括，选择剔除检索目标模糊区域中的目标特征，保留与检索目标关联性较高的特征或剔除视觉聚类区域中的全部目标特征，后续将保留的目标特征传输至预设的语言评级模型中，本发明能够有效减少网页中无关特征，提高从网页中获取特征的效率和准确性，确保语言评级模型反馈的准确性。

本发明授权一种用于科技企业评级模型的评级特征分类方法在权利要求书中公布了：1.一种用于科技企业评级模型的评级特征分类方法，其特征在于，包括： 设置检索目标，获取与所述检索目标关联的若干检索界面； 针对检索界面进行界面视觉分析，包括，识别页面中若干目标特征，基于目标特征间的相对位置关系对目标特征进行聚类，确定若干视觉聚类区域； 抽取视觉聚类区域中的部分目标特征，确定部分目标特征与检索目标的关联性参量，包括， 确定所述视觉聚类区域中的所抽取的部分目标特征对应的文本段； 将文本段分别与所述检索目标进行对比，以确定各文本段对应的语义关联度，将语义关联度均值确定为关联性参量； 以对各所述视觉聚类区域设置分类标签； 依据分类标签对各视觉聚类区域中的目标特征进行分析抽取，包括， 识别视觉聚类区域中与所述检索目标强关联的标定关键词，确定所述标定关键词在视觉聚类区域中的位置信息，以筛选用于检索目标模糊区域位置的标定关键词组，包括， 基于标定关键词的位置信息确定各标定关键词与最邻接标定关键词的在参考方向的距离； 若存在标定关键词与最邻接标定关键词的距离大于预定的模糊区域间距阈值； 则将所述标定关键词与最邻接标定关键词确定为标定关键词组； 其中，所述参考方向为垂直于所述检索界面底边方向； 确定视觉聚类区域中的检索目标模糊区域，包括， 在所述视觉聚类区域中心构建与所述参考方向平行的参考线； 在所述参考线上构建垂直于参考线的标定线； 将各所述标定线与视觉聚类区域边缘围成的区域确定为检索目标模糊区域； 将所述检索目标模糊区域中的目标特征剔除，保留剩余目标特征； 或，剔除视觉聚类区域中的全部目标特征； 将保留的目标特征传输至预设的语言评级模型中； 其中，所述检索目标为文本形式，由用户端所设置。

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