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龙图腾网获悉北京星河智源科技有限公司;北京星河智源信息技术有限公司申请的专利一种基于迁移学习的专利标签信息生成方法及系统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：CN120372012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510659139.5，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于迁移学习的专利标签信息生成方法及系统是由徐青伟;范娥媚;严长春;裴非设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的专利标签信息生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于迁移学习的专利标签信息生成方法及系统，方法包括任务配置、模型设计、语料构建、模型训练、执行预测五个步骤，任务配置选择专利预测任务，以全部专利文本为基础，按照IPC分类体系中的技术领域进行划分，根据专利数据选择合适的源域和目标域；模型设计根据任务配置信息分别设计特征编码模型和预测模型；语料构建，分别准备源域和目标域上的训练语料数据；模型训练针对选定的源域和目标域，使用相应的训练语料数据进行模型训练；执行预测，应用模型训练后的模型接口，对目标域上的无标签专利进行预测，生成预测标签信息并存储。本方法在保证现有模型准确率的情况下，有效减少了大量标注数据的经济成本和时间成本。

本发明授权一种基于迁移学习的专利标签信息生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的专利标签信息生成方法，其特征在于，所述方法包括任务配置、模型设计、语料构建、模型训练、执行预测五个步骤，其具体包括： 任务配置，选择专利预测任务，以全部专利文本为基础，按照IPC分类体系中的技术领域进行划分，根据专利数据选择合适的源域和目标域； 模型设计，根据任务配置信息分别设计特征编码模型和预测模型；其中，特征编码模型包括基准编码模型和动量编码模型，基准编码模型用于编码源域中有标签专利和对应的引文专利，动量编码模型用于通过周期性更新的方式与基准编码模型保持同步；预测模型包括分类预测模型、原型预测模型、协方差预测模型，特征编码模型生成的特征向量分别输入到分类预测模型、原型预测模型、协方差预测模型，分类预测模型用于实现专利的分类预测，原型预测模型用于预测源域中专利的代表型，协方差预测模型用于预测源域中专利的协方差矩阵； 语料构建，分别准备源域和目标域上的训练语料数据；其中，源域语料通过有标签的专利、对应的专利引文数据构建，目标域语料通过有标签的少量专利和无标签的大量原始专利文本构建； 模型训练，针对选定的源域和目标域，使用相应的训练语料数据进行模型训练； 执行预测，应用模型训练后的模型接口，对目标域上的无标签专利进行预测，生成预测标签信息并存储；其中，预测标签信息至少包括专利的IPC分类号、技术领域以及法律状态； 所述动量编码模型参数更新算法是通过循环迭代更新的方式实现，具体计算过程是通过第k-1步的动量编码器F′的参数mk-1，vk-1，nk-1，θ′k-1，更新基准编码器F的第k步以及第k-1步上的参数θk，θk-1： mk＝β1mk-1+1-β1θk vk＝β2vk-1+1-β2θk-θk-1 nk＝β3nk-1+1-β3[θk+1-β2θk-θk-1]2 mk，vk，nk，θ′k为第k步的动量编码器F′的参数，θ0为初始化模型参数，k为迭代步数，η为步长，β1，β2，β3∈[0，1]3表示动量，稳定性参数ε＞0，权重衰减λk＞0。

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