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龙图腾网恭喜成都卫士通信息产业股份有限公司申请的专利一种数据库表分级方法、装置、可读存储介质及电子设备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：CN114297205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202111679407.8，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权一种数据库表分级方法、装置、可读存储介质及电子设备是由邱星煜;吴杰设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据库表分级方法、装置、可读存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种数据库表分级方法、装置、可读存储介质及电子设备，本公开采用多层复合结构的神经网络模型实现了数据库表的智能分级，对于来自不同行业、不同部门的任意数据库表，均可经过神经网络模型直接输出对应的保密级别，无需任何额外的规则判定，无需针对不同分级标准训练不同的模型，实现了模型的泛化应用；而且，本公开通过模型本身对数据库表的信息进行语义理解，不需要专家先验知识和人为理解语义，使得模型更具普遍适用性，提高了库表分级效率。

本发明授权一种数据库表分级方法、装置、可读存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种数据库表分级方法，其特征在于，包括：获取不同行业、不同部门的数据库表信息，并基于所述数据库表信息构建训练数据集；构建多层复合结构的神经网络模型；其中，所述神经网络模型用于根据数据库表的信息确定所述数据库表的保密级别；利用所述训练数据集对所述神经网络模型进行训练，得到训练完成的数据库表分级模型；获取待分级数据库表，并将所述待分级数据库表输入至所述数据库表分级模型，得到所述待分级数据库表的保密级别；所述神经网络模型为第一神经网络结构、第二神经网络结构、第三神经网络结构及第四神经网络结构组合得到；所述第一神经网络结构用于基于所述数据库表的部门名称、库表表名及表内信息项名称一一对应生成预设维度的语义特征向量，并将同一数据库表内的信息项名称对应的语义特征向量相加，得到语义特征聚合向量，且将所述语义特征聚合向量进行映射，得到维度不变的第一特征向量；所述第二神经网络结构用于将所述同一数据库表对应构造的新特征进行组合，得到组合特征，并基于所述组合特征生成与所述语义特征向量维度相同的第二特征向量；所述第三神经网络结构用于基于所述数据库表的部门名称对应的语义特征向量对所述数据库表进行行业分类；所述第四神经网络结构用于为所述同一数据库表的部门名称和库表表名对应的语义特征向量以及所述同一数据库表对应的第一特征向量和第二特征向量赋予预设向量权重值并相加，得到第三特征向量，并基于所述第三特征向量对所述同一数据库表进行粗粒度分级及细粒度分级；其中，细粒度分级对应的分级种类多于粗粒度分级对应的分级种类。

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