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龙图腾网恭喜杭州微宏科技有限公司申请的专利轻量化流程表单智能预测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：CN119443760B 。

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：202510020430.8，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权轻量化流程表单智能预测方法及系统是由李子彦;韩彤;俞哲峰设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本轻量化流程表单智能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于流程表单设计技术领域，具体涉及轻量化流程表单智能预测方法及系统。方法包括：S1，从各个业务系统获取结构统一的流程实体信息和组件实体信息，并组成数据集；S2，生成模型字典，根据数据集并通过机器学习方法对模型字典进行增强训练，获得数据字典；所述数据字典具有数据匹配功能；S3，根据不同企业的需求，在系统中导入数据字典，用于提供轻量的数据模型服务；所述数据模型服务包括预测组件列表和输出流程表单。本发明具有使用户能够便捷的搭建表单，并对搭建过程提供智能化预测，且训练过程不依赖大量业务数据，能够快速适配不断变化企业业务需要的特点。

本发明授权轻量化流程表单智能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.轻量化流程表单智能预测方法，其特征在于，包括如下步骤；S1，从各个业务系统获取结构统一的流程实体信息和组件实体信息，并组成数据集；S2，生成模型字典，根据数据集并通过机器学习方法对模型字典进行增强训练，获得数据字典；所述数据字典具有数据匹配功能；S3，根据不同企业的需求，在系统中导入数据字典，用于提供轻量的数据模型服务；所述数据模型服务包括预测组件列表和输出流程表单；步骤S2包括如下步骤：S21，从数据集获取实体信息，并对流程名称和组件名称进行分词，生成语义上的词元；同时维护流程模板和组件列表的关系，允许通过流程ID获取到流程信息及所有组件，允许通过流程名称的词元获取到所有关联的组件，允许通过流程名称的词元获取所有带相同词元的流程模板，允许通过组件词元获取同词元的组件列表；其中，所述词元指文本按语义分解后，生成的多个单字或词组；S22，对流程名称产生的词元进行排列组合，并利用TF-IDF算法统计流程词元组合对应关联组件词元的权值，筛选出流程词元组合对应的关键组件词元，并存入模型字典；S23，将流程词元组合对应的流程模板列表作为过滤范围，从关键组件词元对应的组件列表中过滤出存在于对应流程模板范围内的组件，从而获取到流程词元组合对应的关键组件列表；S24，采用TF-IDF算法，对关键组件列表中的组件词元做算法统计，获取词元权重；S25，对关键组件列表中的组件进行相似度计算，保留相似度大于设定阈值的组件，得到相似组件列表；再通过步骤S24中获取的词元权重，给相似组件列表中的组件赋上权重值，用于后续选择需要保留的组件，实现相似度去重；所述相似度计算采用余弦相似性计算；S26，合并流程词元组合与关键组件词元，采用FP-Growth算法对合并的流程词元组合与关键组件词元进行关联规则挖掘，获取高关联度的词元关系组合，并对所述词元关系组合内关联的组件进行步骤S25的相似度去重处理操作；S27，生成流程词元组合与关键组件列表映射的数据字典；所述数据字典支持通过行业信息，流程名称关键字获取匹配的组件列表；所述数据字典支持基于步骤S26中流程词元和组件词元的关联关系，实现用户输入组件名称，推荐高关联度词元对应的组件；步骤S27包括如下步骤：S271，依据步骤S26的结果构建初始数据集，即去重后的组件实体与关键组件词元的组合；S272，对组件实体的分类名再次进行分类，并将分类后的数据再合并入步骤S271中的数据集；S273，根据步骤S26中获得的词元关系组合，获取对应的分类标签集合，并对分类标签进行排序编号，生成词元关系组合的标签向量；每个标签向量是一个形状为n_sames，n_class的数组，n_sames表示对应词元，n_class表示对应标签数；S274，按预设的比例，将对步骤S272获得的数据集拆分成训练集和测试集；根据训练集，并利用机器学习中的多标签分类方法，对模型字典进行训练，获得数据字典；训练过程中，输入参数X词元向量，参数Y标签向量，分类器选择朴素贝叶斯分类器，模型字典的模型选择为线性支持向量机模型；S275，将测试集输入数据字典得到测试结果集，与原测试集的标签向量构建混淆矩阵，查看预测值与标签值的差异；S276，通过数据字典预测当前系统已有的组件或用户新建的组件对应的词元标签，并将组件实体和词元的关系存入数据字典中。

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