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申请/专利权人：李远刚

摘要：本发明公开了基于行政许可和知识产权的企业经营方向预估方法，在数据层面，增加与企业经营相关的数据作为分析支撑要素，即以工商信息中的经营范围为基础，使用行政许可和知识产权交叉验证的方式；在技术层面，通过多步骤生成不通过数据来源的词向量或句向量，将基础的经营范围与能够反映企业核心经营方向的文本向量做相似度计算，并依据计算结果做排序，最终得到一组有业务重点排序即相似度大小的经营方向类别，解决了背景技术中使用人工标签缺乏客观性且欠缺对行业相关度的量化排序，无法灵活选择最相关或前几大相关的企业经营分类项的问题；解决了现有基于工商登记经营范围信息的手段所存在的非经营内容涵盖过广，核心业务不够突出的问题。

主权项：1.基于行政许可和知识产权的企业经营方向预估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、根据国家规定的国民经济行业代码，获取国家规定中标准的行业方向分类，提取类名，并使用词嵌入wordembedding生成分类描述向量；S2、提取公司工商注册时，填报的经营范围，使用句法分析对该文本内容进行分割，对每个单句提取经营主体内容，使用句嵌入sentenceembedding生成内容句向量；将内容句向量与S1步骤中所得分类描述向量进行计算相似度，取满足一定相似度的内容得到分类标签；S3、提取公司的行政许可内容，使用词频-逆文档频率方法IF-IDF抽取前N个行政许可关键词，抽取主体和关键词，再使用主体为词语向量生成模型Word2Vec生成一组许可内容主体向量；S4、提取公司包含专利、软著的知识产权内容，使用词频-逆文档频率方法IF-IDF抽取前N个知识产权关键词，再使用主体为词语向量生成模型Word2Vec生成一组关键词向量；同时，通过文档主题生成模型LDA进行主题生成，并设置主题生成模型LDA的主题个数参数为1，使用句嵌入sentenceembedding对主题内容生成唯一的一项主题内容句向量，将关键词向量和主题内容句向量进行向量加法生成知识产权文本向量；S5、将S3步骤所得许可内容主体向量、S4步骤所得关键词向量和S2步骤所得所有分类的分类描述向量进行相似度计算，得到行政许可和知识产权对所有公司经营分类的赋权；S6、将S5步骤中行政许可和知识产权对所有公司经营分类的赋权的赋权结果进行归一化并排序，取高赋权的经营方向为企业的重要经营方向。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 李远刚 基于行政许可和知识产权的企业经营方向预估方法