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龙图腾网获悉中安启成科技有限公司申请的专利基于深度语义与上下文自适应的表头列识别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：CN120197611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510686107.4，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权基于深度语义与上下文自适应的表头列识别方法是由赵冉;赵征;张宇轩设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度语义与上下文自适应的表头列识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度语义与上下文自适应的表头列识别方法，包括：利用表格解析工具对目标表格文件进行结构化解析，获取目标表格文件对应的目标表头文本、目标表格主体文本和目标表格结构；对目标表头文本进行特征编码，获得目标表头特征；对目标表格主体文本和目标表格结构进行特征提取，获得目标场景上下文特征；将目标表头特征和目标场景上下文特征进行融合，生成目标综合特征；将目标综合特征输入至表头语义分类模型中，输出目标表格文件对应的每个类别的概率，取概率最大的类别作为最终表头语义分类结果。该方法不仅能够自动提取和理解表头的深层语义，还能充分利用表格内容和业务场景的上下文信息，准确判别表头在不同任务下的实际含义。

本发明授权基于深度语义与上下文自适应的表头列识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度语义与上下文自适应的表头列识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 利用表格解析工具对目标表格文件进行结构化解析，获取目标表格文件对应的目标表头文本、目标表格主体文本和目标表格结构； 对所述目标表头文本进行特征编码，获得目标表头特征； 对所述目标表格主体文本和目标表格结构进行特征提取，获得目标场景上下文特征； 将所述目标表头特征和所述目标场景上下文特征进行融合，生成目标综合特征； 将所述目标综合特征输入至训练好的表头语义分类模型中，输出所述目标表格文件对应的每个类别的概率分布，取概率最大的类别作为最终表头语义分类结果； 所述对所述目标表头文本进行特征编码，获得目标表头特征；具体包括： 对所述目标表头文本进行分词处理，在对所分词汇进行标准化处理后，输入至微调后的预训练语言模型中，获得目标表头特征； 对于多行或多级目标表头文本，在获得每个目标表头文本的目标表头特征后，对所获得的多个目标表头特征进行嵌入拼接或加权融合，获得最终的目标表头特征； 所述对所述目标表格主体文本和目标表格结构进行特征提取，获得目标场景上下文特征；具体包括： 对所述目标表格主体文本进行文本抽取，并将抽取的目标表格内容转化为标准化Markdown格式后，作为内容特征输入至预训练开源大语言模型文本编码器中，获得目标场景上下文特征； 若存在目标表格结构信息，则将目标表格结构编码为附加特征，与所述内容特征一同输入至预训练开源大语言模型文本编码器中，获得目标场景上下文特征。

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安启成科技有限公司，其通讯地址为：100071 北京市丰台区广安路9号院2号楼11层1110；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”。