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摘要
[目的/意义]金融科技包括的技术主题及范围边界并不清晰，使得“IPC分类号+关键词”的传统专利检索和分类方法效果不佳，需要针对跨领域专利数据的分类及识别流程进行研究。[方法/过程]构建了一套结合文本挖掘、层次聚类、置信学习和自然语言处理等技术的方法流程，能够直接从专利说明书中获取分类体系并形成相应分类模型。[结果/结论 ]提出一种构建跨领域专利分类体系及自动识别方法的流程框架,形成了较为全面、客观的金融科技专利技术分类体系，以及较为准确高效的分类模型，并对国内金融科技专利的发展情况进行了分析。[创新/局限]未来可基于Bert等大规模预训练模型的Prompt Tuning方法，进一步降低人工参与成本并提升效率。
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