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申请/专利权人：中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
摘要：本发明为一种基于BERT模型的企业分级画像方法及系统，应用于描述企业特征和评估风险等级，实现对企业所处的行业的专业准确的描述、对企业全方面有价值的提炼并形成企业分级画像、实现监管部门对企业分级分类监管。包括：数据获取和预处理并基于多源异构数据构建企业信息文本数据集，结合BERT和神经网络模型的方法完成对企业行业和风险等级的多标签分类，基于模型输出的企业的标签生成企业分级画像系统。本发明借助深度学习技术解决了企业行业人工分类的缺陷和智能化监管流程，并具有较高的可靠性与效率。
主权项：1.一种基于BERT模型的企业分级画像方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、采集企业信息文本数据集并预处理，划分集合并标签处理；S2、构建多标签分类模型并对模型进行训练、测试得到理想模型；S3、将理想模型预测的标签和原始数据聚合在一起形成企业画像并展示。
全文数据：
权利要求：
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