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龙图腾网获悉泸州职业技术学院申请的专利一种孤独症谱系障碍知识图谱构建方法及系统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：CN120163222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510638252.5，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种孤独症谱系障碍知识图谱构建方法及系统是由陈运军;汪洋;夏汛设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种孤独症谱系障碍知识图谱构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种孤独症谱系障碍知识图谱构建方法及系统。所述方法包括：获取多源异构的孤独症谱系障碍信息；构建孤独症谱系障碍原始语料库；利用混合卷积神经网络‑长短期记忆网络‑隐马尔可夫模型，进行信息抽取；设计可信度动态演化机制；构建与优化知识拓扑自组织；生成孤独症谱系障碍知识图谱。本发明通过构建混合模型，高效精准抽取信息，显著提升非结构化医学文本的解析效率；通过设计可信度动态演化机制，实现三元组可信度的动态迭代优化；通过引入对抗验证机制，高效精准识别三元组极性，大幅降低人工干预需求；通过构建多粒度解释引擎，实现基因通路‑神经环路‑行为表型的跨层次关联分析，提升了分析准确性。

本发明授权一种孤独症谱系障碍知识图谱构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种孤独症谱系障碍知识图谱构建方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 获取多源异构的孤独症谱系障碍信息； 利用所述孤独症谱系障碍信息，构建孤独症谱系障碍原始语料库； 依据所述孤独症谱系障碍原始语料库，利用混合卷积神经网络-长短期记忆网络-隐马尔可夫模型，进行信息抽取并获得信息抽取结果包括： 依据所述孤独症谱系障碍原始语料库，建立双向门控图卷积网络、双向长短期记忆网络和改进的隐马尔可夫-条件随机场联合模型； 利用所述双向门控图卷积网络，对预处理后的文本数据进行分类，获得分类结果； 基于所述分类结果，利用所述双向长短期记忆网络进行强化分类，获得强化分类结果； 基于所述强化分类结果，利用所述改进的隐马尔可夫-条件随机场联合模型，对所述文本数据进行重新分类，获得重新分类结果； 依据所述重新分类结果，执行所述文本数据的分类迭代，完成信息抽取并获得三元组集合，所述信息抽取包括实体抽取、属性抽取和关系抽取； 基于所述信息抽取结果，设计可信度动态演化机制包括： 基于所述信息抽取结果，建立多维度可信度评估体系； 依据所述多维度可信度评估体系，通过马尔可夫决策过程，迭代优化三元组可信度； 根据所述可信度动态演化机制，构建与优化知识拓扑自组织包括： 根据所述可信度动态演化机制，开发异构图谱生长算法； 利用所述异构图谱生长算法，构建知识拓扑自组织； 基于所述知识拓扑自组织，引入对抗验证机制，识别三元组的极性并获得识别结果； 依据所述识别结果，优化所述知识拓扑自组织； 通过所述知识拓扑自组织，生成孤独症谱系障碍知识图谱。

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