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龙图腾网获悉贵州财经大学申请的专利基于深度学习的科技公共文本智能分类及服务方法及装置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：CN120653775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511101127.7，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于深度学习的科技公共文本智能分类及服务方法及装置是由邓明森;喻曦;张鸿运;罗茂德;孔嘉;雷彬;彭晓亮设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的科技公共文本智能分类及服务方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的科技公共文本智能分类及服务方法及装置，包括：获取多源科技公共文本数据并进行预处理；采用关键词提取算法提取关键词并与公共文本标题拼接形成增强型文本特征；构建多维度公共文本分类体系并进行数据标注；采用BERT预训练模型进行特征提取和微调得到分类模型；对新增公共文本进行自动分类并可视化呈现；基于用户画像和公共文本特征索引生成个性化推荐结果。本发明还涉及多目标质量多样性优化、异构资源分配和LPLC2神经网络与BERT融合的技术方案。本发明解决了传统方法对复杂语义理解能力有限、分类维度单一以及缺乏一体化解决方案的技术问题，提高了科技公共文本分类的准确性和服务的智能化水平。

本发明授权基于深度学习的科技公共文本智能分类及服务方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的科技公共文本智能分类及服务方法，其特征在于，包括： 获取多源科技公共文本数据，对所述多源科技公共文本数据进行文本清洗、去重和格式统一处理，得到预处理后的多源科技公共文本数据集； 基于所述预处理后的多源科技公共文本数据集，采用关键词提取算法提取关键词并与公共文本标题拼接，形成增强型文本特征； 基于所述增强型文本特征，构建包括人才支持、资金支持、技术支持、法规管制的多维度公共文本分类体系并进行数据标注，建立训练数据集； 对所述训练数据集采用BERT预训练模型进行特征提取和领域适应性微调，通过参数优化和集成学习，得到公共文本分类模型； 基于所述公共文本分类模型对新增的待分类多源科技公共文本数据进行自动分类，得到分类结果；并采用数据挖掘技术分析公共文本分布特点，通过可视化工具生成分析结果图表； 基于包括用户注册信息、浏览历史和搜索关键词数据的用户兴趣数据，构建用户画像；并基于所述分类结果和所述增强型文本特征构建公共文本特征索引；并基于所述用户画像和所述公共文本特征索引，采用推荐算法计算用户兴趣与公共文本特征的相似度，生成个性化公共文本推荐结果； 所述方法还包括： 在采用BERT预训练模型进行特征提取和领域适应性微调时融合LPLC2神经网络实现公共文本内容的多目标检测，包括： 将所述预处理后的多源科技公共文本数据集按句子和段落划分为文本块，利用BERT词嵌入技术将文本块转换为高维向量，通过降维算法映射到二维空间保留语义相似性，构建二维语义特征图，实现公共文本的二维表征转换； 定义包括公共文本目标、实施主体、支持措施、约束条件的关键元素类型，设计多元素标注规范，开发辅助标注工具支持文本区域的标注，建立细粒度的公共文本多元素标注体系； 采用BERT模型提取公共文本的上下文语义表示，将BERT隐层特征转换为二维特征图作为LPLC2网络输入，应用LPLC2的局部金字塔和对比度模块增强关键元素边界识别，设计多任务学习头同时输出整体分类和元素检测结果，得到LPLC2-BERT融合的公共文本分类模型。

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