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龙图腾网恭喜成都理工大学申请的专利基于神经网络的多语言会计术语自动识别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：CN119558314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510126039.6，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权基于神经网络的多语言会计术语自动识别方法是由彭棋;李梦晓设计研发完成，并于2025-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的多语言会计术语自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的多语言会计术语自动识别方法，属于语义识别技术领域，本发明通过构建左邻域、右邻域和全邻域的词组集合，确保了对每个词在具体上下文中的全面理解，缩短了考虑文本的范围，同时实现对该词三种组合，提高语义识别的精度，权重系数的分配使得模型能够识别不同词性的影响，从而更精确地捕捉到专业术语的特征。通过语义提取单元对词组向量提取语义特征，并通过对特征施加权重，提高了语义识别的精度，增强了对会计术语的判断能力。再将左邻域特征向量、右邻域特征向量和全邻域特征向量进行两两匹配，提高会计术语评分预测精度，从而提高会计术语识别精度。

本发明授权基于神经网络的多语言会计术语自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的多语言会计术语自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、读入待分析的多语言会计文本，以每个词为中心构建三个词组集合，其中，三个词组集合具体包括：左邻域的词组集合、右邻域的词组集合和全邻域的词组集合；S2、对各种词性分配权重系数；S3、对每个词组集合编码处理，得到词组向量，基于词性的权重系数，构建词重要性向量；S4、采用语义提取单元对词组向量提取语义特征，并采用对应的词重要性向量对语义特征进行施加权重系数，分别得到左邻域特征向量、右邻域特征向量和全邻域特征向量；S5、将左邻域特征向量、右邻域特征向量和全邻域特征向量进行两两匹配，采用多路径评分单元对匹配后的向量进行预测，得到以该词为中心时，该词的会计术语评分；S6、根据每个词的会计术语评分，输出会计术语；所述S3包括以下分步骤：S31、对每个词组集合编码处理，得到词组向量，其中，词组向量由多个词的词编码子向量构成；S32、对每个词编码子向量构建一个与该词编码子向量长度相同的词性子向量，其中，词性子向量中每个元素填充为该词的词性的权重系数；S33、将一个词组向量对应的词性子向量拼接为词重要性向量；所述S4中语义提取单元包括：左邻域词组语义提取单元、右邻域词组语义提取单元和全邻域词组语义提取单元；采用左邻域词组语义提取单元对左邻域的词组向量提取语义特征，并采用左邻域的词重要性向量对语义特征进行施加权重系数，得到左邻域特征向量；采用右邻域词组语义提取单元对右邻域的词组向量提取语义特征，并采用右邻域的词重要性向量对语义特征进行施加权重系数，得到右邻域特征向量；采用全邻域词组语义提取单元对全邻域的词组向量提取语义特征，并采用全邻域的词重要性向量对语义特征进行施加权重系数，得到全邻域特征向量；所述左邻域词组语义提取单元、右邻域词组语义提取单元和全邻域词组语义提取单元均包括：多个LSTM层、Concat层、权重施加层和BiLSTM层；每个所述LSTM层中每个Cell单元处理一个词编码子向量中一个编码值，每个所述LSTM层的输入端用于输入一个词编码子向量，多个LSTM层输入的词编码子向量构成一个词组向量；所述Concat层的输入端分别与多个LSTM层的输出端连接，其输出端与权重施加层的输入端连接；所述BiLSTM层的输入端与权重施加层的输出端连接，其输出端作为左邻域词组语义提取单元、右邻域词组语义提取单元或全邻域词组语义提取单元的输出端；所述权重施加层的表达式为：，其中，Rw为权重施加层的输出序列，R为Concat层的输出序列，W为词重要性向量，为按元素相乘；所述S5中将左邻域特征向量、右邻域特征向量和全邻域特征向量进行两两匹配具体为：将左邻域特征向量与全邻域特征向量进行匹配，得到第一匹配向量；将左邻域特征向量与右邻域特征向量进行匹配，得到第二匹配向量，将全邻域特征向量与右邻域特征向量进行匹配，得到第三匹配向量；所述S5中多路径评分单元包括：第一Sigmoid层、第二Sigmoid层、第三Sigmoid层和输出层；所述第一Sigmoid层的输入端用于输入处理第一匹配向量；所述第二Sigmoid层的输入端用于输入处理第二匹配向量；所述第三Sigmoid层的输入端用于输入处理第三匹配向量；所述输出层的输入端分别与第一Sigmoid层的输出端、第二Sigmoid层的输出端和第三Sigmoid层的输出端连接，其输出端作为多路径评分单元的输出端。

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