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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院;深圳得理科技有限公司申请的专利基于深度学习的合同分类方法、系统及相关设备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：CN115905535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211517297.X，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于深度学习的合同分类方法、系统及相关设备是由薛自强;杨敏;雷宇设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的合同分类方法、系统及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的合同分类方法、系统及相关设备，方法包括：获取待分类合同的合同标题，根据上述合同标题，通过已训练的标题分类模型获取标题类别，其中，上述标题类别是多种预设类别中的任意一种；根据上述标题类别从预设的多个已训练的内容分类模型中选择获取一个目标内容分类模型，其中，一个上述已训练的内容分类模型与一种上述预设类别对应；获取上述待分类合同的合同内容，根据上述合同内容，通过上述目标内容分类模型获取上述待分类合同对应的合同类别；其中，上述标题分类模型和上述内容分类模型是基于深度学习的神经网络模型。与现有技术中相比，本发明方案有利于提高合同分类的准确性。

本发明授权基于深度学习的合同分类方法、系统及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的合同分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分类合同的合同标题，根据所述合同标题，通过已训练的标题分类模型获取标题类别，其中，所述标题类别是多种预设类别中的任意一种； 根据所述标题类别从预设的多个已训练的内容分类模型中选择获取一个目标内容分类模型，其中，一个所述已训练的内容分类模型与一种所述预设类别对应； 获取所述待分类合同的合同内容，根据所述合同内容，通过所述目标内容分类模型获取所述待分类合同对应的合同类别； 其中，所述标题分类模型和所述内容分类模型是基于深度学习的神经网络模型； 所述获取待分类合同的合同标题，根据所述合同标题，通过已训练的标题分类模型获取标题类别，包括：获取所述待分类合同的合同标题；通过预设的特征提取器对所述合同标题进行特征提取并获得所述合同标题对应的标题特征向量；将所述标题特征向量输入所述已训练的标题分类模型并获得所述标题分类模型输出的标题类别； 所述获取所述待分类合同的合同内容，根据所述合同内容，通过所述目标内容分类模型获取所述待分类合同对应的合同类别，包括：获取所述待分类合同的合同内容；根据所述合同内容，通过所述预设的特征提取器提取获得所述合同内容对应的内容特征向量；将所述内容特征向量输入所述目标内容分类模型，以经过归一化指数函数得到每个类别的概率，并获得所述目标内容分类模型输出的取得最大概率的预测的合同类别，作为所述待分类合同对应的合同类别； 所述内容特征向量由第一内容特征子向量和第二内容特征子向量拼接构成，所述根据所述合同内容，通过所述预设的特征提取器提取获得所述合同内容对应的内容特征向量，包括：根据预设的预处理操作对所述合同内容进行处理后获得预处理内容，其中，所述预处理操作包括删除停用词；根据预设的合同划分字数阈值将所述预处理内容划分为第一部分内容和第二部分内容，其中，当所述预处理内容的总字数不超过所述合同划分字数阈值时，所述第一部分内容包括所有所述预处理内容，所述第二部分内容为空，当所述预处理内容的总字数超过所述合同划分字数阈值时，所述第一部分内容包括所述预处理内容的前合同划分字数阈值个字，所述第二部分内容包括所述预处理内容中除所述第一部分内容以外的所有内容；通过所述预设的特征提取器对所述第一部分内容进行特征提取并获得所述第一内容特征子向量；通过所述预设的特征提取器对所述第二部分内容进行特征提取并获得所述第二内容特征子向量，其中，当所述第二部分内容为空时，所述第二内容特征子向量为空向量；将所述第一内容特征子向量和所述第二内容特征子向量拼接获得所述内容特征向量。

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中国科学院深圳先进技术研究院;深圳得理科技有限公司，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068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”。

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