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龙图腾网恭喜华东交通大学申请的专利一种基于多模态特征的物流政策文件分析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：CN119557428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510122282.0，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于多模态特征的物流政策文件分析方法是由吴素浓;苏昌城;徐翔斌;甘卫华设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征的物流政策文件分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态特征的物流政策文件分析方法，通过对物流政策文件进行主题的关键词提取，接着通过对关键词进行重要度得分排序，获取了排序后的关键词，明确了关键词的边界；进一步的，通过标记时间戳的方式，获取了融合时序特征的多模态的关键词，起到了更准确地预测效果，并进一步为后续根据时段对物流政策文件进行评价奠定了基础；此外，本发明通过相似度函数对上级物流政策文件和下级物流政策文件进行相似度评价，获取上下级协同度以评价物流政策文件的实施效率。此外，本发明在获取上级政策文件的过程中，通过对小标题处的主题调整预设权重获取了更为准确的主题的关键词。

本发明授权一种基于多模态特征的物流政策文件分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征的物流政策文件分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：构建物流政策文件词库，导入物流政策文件进行分词预处理，获取预处理文件；其中，对部分物流政策文件的主题的关键词进行人工标注；标注的标签包括人工选定的主题的关键词和对应的物流政策文件的发布时间；步骤S2：构建分析模型，分析模型包括基于LDA2Vec的关键词提取模块、排序模块、时序增强模块和评价模块，导入步骤S1中已标注的预处理文件至基于LDA2Vec的关键词提取模块中，获取已标注的预处理文件中主题的若干关键词；步骤S3：输入步骤S2获取的若干关键词至排序模块中，通过TF-IDF计算每个关键词的重要度得分对关键词进行排序，并通过计算困惑度获取主题的关键词的确定数量，保留排序在前的确定数量的关键词，并根据排序对确定数量的关键词进行索引标记；步骤S4：输入步骤S3中的确定数量的关键词至时序增强模块中，对每个关键词标记时间戳以进行时序索引，获取融合时序特征的主题的关键词；步骤S5：构建损失函数，根据步骤S1中预设的标签最小化损失函数对分析模型的参数进行优化；步骤S6：导入特定时段的下级的物流政策文件至训练后的分析模型中，根据时间戳获取下级物流政策文件主题的关键词；导入同一时段的上级的物流政策文件至训练后的分析模型中，根据时间戳获取上级物流政策文件主题的关键词，在此过程中，分别获取上级的物流政策文件的全文和小标题处的主题的关键词，并通过设置权重参数进行动态调整；步骤S7：评价模块通过相似度函数对下级物流政策文件主题的关键词和上级物流政策文件主题的关键词进行处理，获取上下级协同度和不同时间段不同主题的关键词的相似度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东交通大学，其通讯地址为：330013 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。