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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种哨单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：CN116521881B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310615444.5，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种哨单分类方法是由贺飓兮;秦拯;万望龙;聂智敏;邱建华;杨辉设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种哨单分类方法在说明书摘要公布了：本申请涉及自然语言处理领域，尤其涉及一种哨单分类方法。方法包括：确定哨单的地址描述和问题描述；针对地址描述进行预处理和映射处理，得到第一词嵌入向量；针对第一词嵌入向量进行地名提取处理，得到地名；根据地名，确定社区信息；针对社区信息和问题描述进行拼接处理，得到描述信息；针对描述信息进行映射处理，得到第二词嵌入向量；针对第二词嵌入向量进行优化处理，得到增强词嵌入向量；针对增强词嵌入向量进行确定处理，得到处置部门。本申请的方法无需人工分类操作，实现了对哨单的高效分类且准确率高，解决了哨单分类不及时的问题，有助于哨单员更加迅速的处理哨单。

本发明授权一种哨单分类方法在权利要求书中公布了：1.一种哨单分类方法，其特征在于，所述方法包括： S1：确定哨单的地址描述和问题描述； 针对地址描述进行预处理和映射处理，得到相应于地址描述的第一词嵌入向量； S2：针对第一词嵌入向量进行地名提取处理，得到相应于地址描述的地名； 根据相应于地址描述的地名，确定相应于地址描述的社区信息； S3：针对社区信息和问题描述进行拼接处理，得到相应于哨单的描述信息； 针对描述信息进行映射处理，得到相应于描述信息的第二词嵌入向量； S4：针对第二词嵌入向量进行优化处理，得到相应于第二词嵌入向量的增强词嵌入向量； S5：针对增强词嵌入向量进行确定处理，得到相应于增强词嵌入向量的处置部门； 所述步骤S2包括： S21：基于双向长短时记忆神经网络结构，训练得到以第一词嵌入向量为输入项并且以输入观测序列为输出项的序列提取模型； 所述序列提取模型的结构如下所示： ； ； ； ； ； ； 式中，表示遗忘门；表示输入门限； 表示前一时刻神经元状态；表示神经元状态； 表示输出门限；表示当前单元输出；表示前一时刻单元的输出； S22：输入第一词嵌入向量至序列提取模型，得到相应于第一词嵌入向量的输入观测序列； S23：基于条件随机场，训练得到以输入观测序列为输入项并且以地名为输出项的地名提取模型； S24：输入相应于第一词嵌入向量的输入观测序列至地名提取模型，得到相应于地址描述的地名； S25：确定所有社区的地名以及分别计算相应于地址描述的地名与所有社区的地名之间的莱温斯坦距离； 基于莱温斯坦距离，确定相应于地址描述的地区信息。

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