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龍圖騰網獲悉國網福建省電力有限公司申請的專利一種基于深度學習的專利價值評估方法與系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120163507B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510637850.0，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權一種基于深度學習的專利價值評估方法與系統是由翁孫賢;盛興;陳擴松;鄒煥雄;王忠平設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的專利價值評估方法與系統在說明書摘要公布了：本發明為一種基于深度學習的專利價值評估方法與系統，涉及專利評估技術領域，其中方法包括以下步驟：獲取專利指標數據集；利用預訓練的大語言模型提取所述專利指標數據集的語義特征，生成文本向量；基于半監督學習范式對未標注專利數據集進行指標補全，并構建訓練集和測試集；構建基于深度學習的評估模型，利用所述訓練集對所述評估模型進行迭代訓練，并基于所述測試集和預設性能評估指標進行評估，獲得訓練完成的評估模型；獲取待評估的專利指標數據，將所述待評估的專利指標數據輸入訓練完成的評估模型，得到待評估的專利指標數據的預測評分；基于預測評分，獲得待評估的專利指標數據的評估結果。

本發明授權一種基于深度學習的專利價值評估方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的專利價值評估方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取專利指標數據集，包括已標注專利數據集和未標注專利數據集，其中專利指標包括人工指標和機器指標；所述已標注專利數據集具體為包含人工指標和機器指標的專利，所述未標注專利數據集具體為包含機器指標，缺乏人工指標的專利； 利用預訓練的大語言模型提取所述專利指標數據集的語義特征，生成文本向量；基于半監督學習范式對未標注專利數據集進行指標補全，具體為： 計算已標注專利數據的文本向量與未標注專利數據的文本向量之間的文本相似度，以公式表示為： ； 式中，表示第個已標注專利數據的文本向量與第個未標注專利數據的文本向量之間的文本相似度；表示第個已標注專利數據的文本向量；表示第個未標注專利數據的文本向量； 將生成的文本相似度按降序進行排列，選取前個已標注專利數據的人工指標，構成人工指標集合表示為，其中表示選取的預設個數； 基于人工指標集合對未標注專利數據的人工指標進行補全，生成未標注專利數據基于補全的人工指標的偽標簽，以公式表示為： ； ； ； 式中，表示第個未標注專利數據補全的人工指標；表示第個已標注專利數據的人工指標；表示第個未標注專利數據基于補全的人工指標的偽標簽；表示第個已標注專利數據的價值評分；表示第個未標注專利數據基于補全的人工指標的偽標簽的置信度； 計算已標注專利數據的機器指標與未標注專利數據的機器指標之間的機器指標相似度，以公式表示為： ； 式中，表示第個已標注專利數據的機器指標與第個未標注專利數據的機器指標之間的機器指標相似度； 將生成的機器指標相似度按降序進行排列，選取前個已標注專利數據的機器指標，構成機器指標集合表示為； 生成未標注專利數據基于機器指標的偽標簽，以公式表示為： ； ； 式中，表示第個未標注專利數據基于機器指標的偽標簽；表示第個未標注專利數據基于機器指標的偽標簽的置信度； 對基于人工指標和基于機器指標的偽標簽以及其對應的置信度進行加權計算，得到未標注專利數據的最終偽標簽和最終置信度，并構建訓練集和測試集； 構建基于深度學習的評估模型，利用所述訓練集對所述評估模型進行迭代訓練，并基于所述測試集和預設性能評估指標進行評估，獲得訓練完成的評估模型； 獲取待評估的專利指標數據，將所述待評估的專利指標數據輸入訓練完成的評估模型，得到待評估的專利指標數據的預測評分；基于所述預測評分，獲得待評估的專利指標數據的評估結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國網福建省電力有限公司，其通訊地址為：350003 福建省福州市鼓樓區五四路257號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。