一种基于Transformer模型的多维度行为信息解析方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及自然语言处理的文本理解与语义分析领域，具体涉及一种基于Transformer模型的多维度行为信息解析方法及系统，该方法包括数据准备、数据预处理、特征提取和分析预测四个步骤，通过OCR技术对行为数据产生的图像进行文字信息提取，并结合终端感知技术实时监测终端设备上的操作行为；对收集到的数据进行预处理，去除噪音、特殊符号等无关信息，确保数据质量和有效性；将处理后的数据输入到特征提取模型中，采用MiniRBT模型与图神经网络相结合的架构进行深度特征提取和融合处理；通过改进后的Transformer模型对融合特征进行分析和预测，实现多维度行为信息的智能解。

《一种基于Transformer模型的多维度行为信息解析方法及系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2025107341005，当前法律状态为已下证，由暨南大学提出申请，发明人为林群雄;徐冲;陈帅;周志博;陈志荣;黄斐然，申请日期为2025-06-04，公开（公告）日期为2026-01-06，国际专利分类号（IPC）为 G06F 16/353 (2025.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及自然语言处理的文本理解与语义分析领域，具体涉及一种基于Transformer模型的多维度行为信息解析方法及系统，该方法包括数据准备、数据预处理、特征提取和分析预测四个步骤，通过OCR技术对行为数据产生的图像进行文字信息提取，并结合终端感知技术实时监测终端设备上的操作行为；对收集到的数据进行预处理，去除噪音、特殊符号等无关信息，确保数据质量和有效性；将处理后的数据输入到特征提取模型中，采用MiniRBT模型与图神经网络相结合的架构进行深度特征提取和融合处理；通过改进后的Transformer模型对融合特征进行分析和预测，实现多维度行为信息的智能解。

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