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龙图腾网恭喜北京科杰科技有限公司申请的专利基于深度学习的非结构化数据自动处理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：CN119597834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510131702.1，技术领域涉及：G06F16/25；该发明授权基于深度学习的非结构化数据自动处理方法及系统是由高经郡;高海玲;连文龙设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的非结构化数据自动处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的非结构化数据自动处理方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括通过智能数据采集器获取非结构化数据并建立数据特征指纹库，采用增量学习算法构建数据质量评估模型进行数据标准化处理；利用多层级联网络结构和自注意力机制提取显性特征与隐性特征，构建特征关联图和双向推理通道；基于领域知识库进行规则匹配和因果推理，最终实现非结构化数据的自动结构化。本发明提高了数据处理的自动化程度和准确性，降低了人工干预成本，具有较强的通用性和可扩展性。

本发明授权基于深度学习的非结构化数据自动处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的非结构化数据自动处理方法，其特征在于，包括：利用智能数据采集器获取非结构化数据，构建数据特征指纹库，基于所述数据特征指纹库对所述非结构化数据进行分类标注得到分类标注数据，采用增量学习算法构建数据质量评估模型，所述数据质量评估模型从数据完整性、时效性和价值密度三个维度对所述分类标注数据进行评分得到评分结果，根据所述评分结果构建优先级处理队列，对所述优先级处理队列中的分类标注数据进行数据清洗和规范化处理得到标准化训练数据集；采用多层级联网络结构对所述标准化训练数据集进行深度学习处理，所述多层级联网络结构根据所述分类标注数据的类别信息，并通过自注意力机制识别所述标准化训练数据集中的目标特征，基于目标特征构建特征关联图，在特征关联图上构建双向推理通道，所述双向推理通道包括正向通道和反向通道，其中正向通道通过卷积神经网络提取所述标准化训练数据集中的数值分布特征、时序特征和属性特征得到显性特征数据，反向通道通过循环神经网络提取所述标准化训练数据集中的数据项关联规则、数据变化趋势和数据交互模式得到隐性特征数据，采用动态权重分配策略对显性特征数据和隐性特征数据进行特征组合得到多维特征张量；基于预设的领域知识库对所述多维特征张量进行规则匹配得到推理规则集，采用所述推理规则集对所述多维特征张量进行分层处理，得到初始结构化数据，通过因果推理方法对所述初始结构化数据进行分析得到决策依据链，基于所述决策依据链生成优化参数，根据所述优化参数和所述分类标注数据的类别信息对所述初始结构化数据进行优化处理得到最终的结构化数据。

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