买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利一种基于文本冲突检测的文本鉴伪方法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：CN115759109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211324359.5，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于文本冲突检测的文本鉴伪方法是由陈伟晴;代翔;崔莹;高翔;何健军;丁洪丽;廖泓舟;潘磊;戴礼灿设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本冲突检测的文本鉴伪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本冲突检测的文本鉴伪方法，其包括：分别从两个描述相同事件的文本中提取事件句，并形成对应的两个事件句列表，分别为第一事件句列表和第二事件句列表；将第一事件句列表中的事件句与第二事件句列表中的事件句进行事件句冲突检测、事件要素冲突检测和句子语义相似度检测；若事件句冲突检测、事件要素冲突检测和句子语义相似度检测三者的检测结果均为冲突时，则两个描述相同事件的文本之间存在冲突。本发明结合多种方法协同检测，保障检测结果的高准确性，采用深度学习模型，实现自动检测，且能够对冲突检测点进行直观展示，检测结果具备充足的可解释性和值得信赖，自动检测，大大减少了人工工作，提升了检测效率。

本发明授权一种基于文本冲突检测的文本鉴伪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本冲突检测的文本鉴伪方法，其特征在于，包括： 步骤1：分别从两个描述相同事件的文本中提取事件句，并形成对应的两个事件句列表，分别为第一事件句列表和第二事件句列表； 步骤2：将所述第一事件句列表中的事件句与所述第二事件句列表中的事件句进行事件句冲突检测、事件要素冲突检测和句子语义相似度检测； 步骤3：若事件句冲突检测、事件要素冲突检测和句子语义相似度检测三者的检测结果均为冲突时，则两个描述相同事件的文本之间存在冲突； 所述步骤1包括： 步骤11：分别对两个描述相同事件的文本进行分句； 步骤12：将每个句子送入事件句检测模型中进行检测，输出是否为事件句；其中，所述事件句包括事件施事者、事件触发词、事件受事者、发生时间和发生地点； 步骤13：将同一个文本对应的事件句形成列表，最终得到所述第一事件句列表的事件句和所述第二事件句列表； 在所述步骤2中， 将所述第一事件句列表中的事件句与所述第二事件句列表中的事件句进行事件句冲突检测，包括： 步骤21：分别从所述第一事件句列表和所述第二事件句列表中选取一个未被选取过的事件句； 步骤22：将选取的两个事件句同时输入上下句关系预测的多分类模型，得到关系标签；其中，所述关系标签包括顺承、冲突和独立； 步骤23：重复执行步骤21至步骤22，直至所述第一事件句列表和所述第二事件句列表中均不存在未被选取过的事件句为止； 在所述步骤2中， 所述将所述第一事件句列表中的事件句与所述第二事件句列表中的事件句进行事件要素冲突检测，包括： 步骤211：分别从所述第一事件句列表和所述第二事件句列表中选取一个未被选取过的事件句； 步骤212：将步骤211中选取的两个事件句输入事件要素抽取模型，得到每个事件句对应的事件要素；其中，所述事件要素包括施事者、受事者、触发词、时间、地点； 步骤213：判断两个事件句对应的事件要素之间的相似度，得到两个事件句之间是否存在冲突； 步骤214：重复执行步骤211至步骤213，直至所述第一事件句列表和所述第二事件句列表中均不存在未被选取过的事件句为止； 所述步骤213包括： 采用词相似度计算算法计算两个事件要素的相似度； 若两个事件句存在五分之四相同的事件要素和五分之一不同的事件要素，则两个事件句之间存在冲突； 在所述步骤2中， 所述将所述第一事件句列表中的事件句与所述第二事件句列表中的事件句进行句子语义相似度检测，包括： 步骤2111：分别从所述第一事件句列表和所述第二事件句列表中选取一个未被选取过的事件句； 步骤2112：分别对两个事件句进行分词，计算分词后的词语之间的相似度； 步骤2113：基于词语之间的相似度以及对应事件句之间的相似度，得到两个事件句之间是否存在冲突； 步骤2114：重复执行步骤2111至步骤2113，直至所述第一事件句列表和所述第二事件句列表中均不存在未被选取过的事件句为止； 所述步骤2113包括： 步骤21131：若词语之间的相似度高于预设门限，则两个词语之间存在相似性； 步骤21132：计算两个词语对应的两个事件句之间的语义相似度； 步骤21133：若计算得到的语义相似度低于设置的门限值，则两个事件句存在冲突；否则，不存在冲突； 所述步骤21132包括： 分别将两个词语对应的两个事件句经过BERT预训练模型进行特征向量编码，得到两个一维向量，通过余弦相似度计算法计算两个一维向量之间的语义相似度。

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电子科技集团公司第十研究所，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区茶店子东街48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”。