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龙图腾网恭喜成都三合力通科技有限公司申请的专利一种政务文本的处理方法以及系统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：CN119691189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510201242.5，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种政务文本的处理方法以及系统是由代幻成;康岩龙;肖华;张蔚;陈科佑设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种政务文本的处理方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种政务文本的处理方法以及系统，包括：获取用户的政务文本以及用户的历史居住地，确定用户当前所处的地区以及用户当前所处的地区对应的第一对齐模型，根据历史居住地与用户当前所处的地区之间的对应关系，获取第二对齐模型；其中，第二对齐模型包括用户的政务文本与第二特征向量之间的对应关系，第一特征向量、第二特征向量分别与政务业务具有对应关系，根据第一对齐模型以及政务文本，获取第一特征向量，根据第二对齐模型以及政务文本，获取第二特征向量，根据第一特征向量以及第二特征向量，确定目标政务业务。通过对齐模型消除由于地区差异而导致对同一业务的误解现象并快速确定用户办理的政务业务。

本发明授权一种政务文本的处理方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种政务文本的处理方法，其特征在于，包括：获取用户的政务文本以及用户的历史居住地；确定所述用户当前所处的地区以及所述用户当前所处的地区对应的第一对齐模型；其中，所述第一对齐模型包括用户的政务文本与第一特征向量具有对应关系；根据所述历史居住地与所述用户当前所处的地区之间的对应关系，获取第二对齐模型；其中，所述第二对齐模型包括用户的政务文本与第二特征向量之间的对应关系，所述第一特征向量、所述第二特征向量分别与政务业务具有对应关系；根据所述第一对齐模型以及所述政务文本，获取第一特征向量；其中，所述第一对齐模型的构建方法包括：获取用户对同一政务业务的第三参考政务文本；根据所述第三参考政务文本，获取高阶语义信息；根据所述高阶语义信息和所述第二对齐模型，获取分析结果；根据所述分析结果以及所述高阶语义信息，获取第二损失值；基于所述第二损失值，对卷积神经网络的参数进行梯度反传并更新所述卷积神经网络的参数；其中，第二更新后的卷积神经网络为第一对齐模型；根据所述第二对齐模型以及所述政务文本，获取第二特征向量；其中，所述第二对齐模型的构建方法包括：基于卷积神经网络，获取第一地区的第一参考政务文本对应的第一参考特征向量；基于所述卷积神经网络，获取第二地区的第二参考政务文本对应的第二参考特征向量；其中，所述第一参考政务文本与所述第二参考政务文本描述同一政务业务，所述第一地区和所述第二地区为不同的地区；根据所述第一参考特征向量和所述第二参考特征向量，获取第一损失值；基于所述第一损失值，对所述卷积神经网络的参数进行梯度反传并更新所述卷积神经网络；其中，第一更新后的卷积神经网络为第二对齐模型；根据所述第一特征向量以及所述第二特征向量，确定目标政务业务。

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