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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种融合知识信息的领域专利质量等级预测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：CN115204519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210972465.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种融合知识信息的领域专利质量等级预测方法是由吕学强;游新冬;董志安;滕尚志设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合知识信息的领域专利质量等级预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理领域的专利质量等级预测研究，其主要步骤如下：1.利用融合多特征的功效词抽取模型对功效短语进行识别；2.基于Albert‑BiLSTM模型对专利文本中包含的主题词进行抽取；3.将抽取完成的功效短语与主题词用K‑means算法进行聚类，人工构建技术功效矩阵，得到相应的技术功效与技术规模；4.将专利中包含的结构化数字信息单独量化或组合，结合长文本得到132个评价指标，并利用美国专利数据训练一个迁移学习模型，同时利用主动学习技术进行中文数据集的扩充；5.将技术功效矩阵与132个指标相结合进行迁移训练并更新参数，得到最终的预测模型。本发明有效提升了专利质量评估的准确性。

本发明授权一种融合知识信息的领域专利质量等级预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合知识信息的领域专利质量等级预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 一获取实验所需数据，对专利摘要中涉及功效短语的句子进行筛选，通过训练得到融合多特征包括偏旁部首、五笔、词长和词性的抽取模型，用于专利文本中功效词的识别； 二针对专利标题与专利摘要中的主题词，通过自构建的词库进行一轮标注，并进行多轮人工校对，基于Albert-BiLSTM模型进行训练得到抽取模型，用于专利文本中技术主题的抽取； 三将抽取出的主题词和功效短语利用K-means算法进行聚类，并经过人工审查和补充，构建技术功效矩阵，其中技术功效矩阵在新能源专利领域内的规模大小用于后续专利质量等级评估； 四利用美国专利质量评估模型，将美国专利翻译成中文进行训练，并利用少数具有质量标签的中文专利文本对模型进行微调；同时将长文本与数字指标分别量化和组合后划分为132个指标，训练得到迁移学习模型； 五将技术功效矩阵作为一种新的维度指标，与所述132个指标相结合进行专利质量评级，包括将所有指标向量化或归一化后进行向量拼接，并在迁移学习模型上进行质量等级预测模型的训练，在测试集上完成专利质量等级的预测。

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