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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种警情级联分类模型的构建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：CN117493996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311538033.7，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种警情级联分类模型的构建方法是由木永康;苗圣法;刘迪;金鑫;冯立波;何臻力;郑鸿峰;吴昊洋;黄越;马冶达;王庆;张伟生;王若舒;田羽凌;马世超;闫科杉;陈涛;龙兆科;蔡双凤;彭浩;吕涛;鲍庆达设计研发完成，并于2023-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种警情级联分类模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种警情级联分类模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、整理涉及接警、出警相关业务工作的法律法规和规范标准并构建业务场景知识库；S2、通过对客户现场的历史数据进行统计分析并对数据特征进行归纳总结，形成了专门的经验知识库；S3、通过整理得到的业务场景知识库和经验知识库，构建级联分类模型；S4、将构建的级联分类模型分为粗分规则模型层、深度学习模型层和细分规则模型层；S5、将警情数据输入级联分类模型中，得到结果；S6、通过整理分析谬误规律和特征形成本地经验知识库，再融合本地经验知识库对结果进行了纠正优化。该警情级联分类模型能够识别多种警情类别，并能够对其进行快速分类处理。

本发明授权一种警情级联分类模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种警情级联分类模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、整理涉及接警、出警相关业务工作的法律法规和规范标准并构建业务场景知识库； S2、通过对客户现场的历史数据进行统计分析并对数据特征进行归纳总结，形成了专门的经验知识库； S3、通过整理得到的业务场景知识库和经验知识库，构建级联分类模型； S4、将构建的级联分类模型分为粗分规则模型层、深度学习模型层和细分规则模型层； S5、将警情数据输入级联分类模型中，通过设置在级联分类模型内部的TopK和置信度阈值来实现多标签分类，在对分类结果按照置信度排序的基础上，筛选置信度大于一定阈值的分类，并将矛盾的标签排除； S6、将S5得到数据输入粗分规则模型层或深度学习模型层中，然后通过整理分析谬误规律和特征形成矫正知识库，再融合矫正知识库对数据进行了纠正优化；得到处理结果； S4中，所述粗分规则模型层是基于通用知识库对信息含量少的警情直接分类模型层； 所述深度学习模型层是通过基于Transformer的中文预训练大模型ERNIE结合多尺度的深度模型结构对信息含量丰富的文本进行语义分析，形成多类别标签； 所述细分规则模型层是基于细分专业领域知识对深度学习模型层的部分分类标签进行细化分类。

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