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龙图腾网获悉湖北中软科怡档案信息技术有限公司申请的专利一种基于自然语言处理技术的档案智能摘要生成系统及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：CN120705307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510806400.X，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权一种基于自然语言处理技术的档案智能摘要生成系统及方法是由胡吉浩设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自然语言处理技术的档案智能摘要生成系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能摘要生成技术领域，具体为一种基于自然语言处理技术的档案智能摘要生成系统及方法；所述系统包括：多层语义生成核心单元对档案原始文本进行语义层级分段解析构建多层语义图，并构建摘要生成模型生成摘要内容；知识图谱融合引擎单元关联抽取档案原始文本中的术语，构建实体映射关系，依据语义关联置信度评分设置摘要生成模型中语义图节点表达权重；分页索引缓存检索单元对多层语义图中各节点进行片段划分处理，构建包含节点集合的摘要内容片段索引结构；版本追溯事务管理单元对摘要内容的生成与修改操作进行版本记录。本发明构建一种融合多层语义图构建与知识图谱关联的档案智能摘要生成系统。

本发明授权一种基于自然语言处理技术的档案智能摘要生成系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言处理技术的档案智能摘要生成系统，其特征在于，包括： 多层语义生成核心单元1，多层语义生成核心单元1用于对档案原始文本进行语义层级分段解析构建多层语义图，使用对多层语义图中各节点进行结构关系节点评分，基于多层语义图和节点评分构建摘要生成模型，并结合各节点结构路径关系生成摘要内容； 知识图谱融合引擎单元2，知识图谱融合引擎单元2用于关联抽取档案原始文本中的术语，构建术语与外部知识图谱之间的实体映射关系，基于术语与外部知识图谱中实体节点之间的语义相关性计算语义关联置信度评分，并依据语义关联置信度评分设置摘要生成模型中语义图节点表达权重，同时构建扩展引用矩阵整合至摘要生成模型中； 所述知识图谱融合引擎单元2包括实体映射构建模块21，实体映射构建模块21用于从档案原始文本中识别术语，基于术语与外部知识图谱中实体节点之间的结构特征，构建多层语义图中节点与外部知识图谱中实体节点之间的映射路径，具体包括以下步骤： S21.1、从档案原始文本中抽取术语节点，并计算每个术语节点的上下文语义向量；提取外部知识图谱中实体节点的属性描述信息，并构建对应的实体节点语义向量； S21.2、基于术语节点的上下文语义向量与实体节点语义向量之间的相似度，筛选满足预设语义相似度阈值的候选节点对，构建形成候选映射集； S21.3、分别构建候选术语节点在多层语义图中的上下文路径子图，以及候选实体节点在外部知识图谱中的结构邻域子图； S21.4、分别对上下文路径子图与结构邻域子图进行结构嵌入编码，得到路径结构特征表示，基于所述路径结构特征表示之间的结构相似度，结合语义相似度，计算映射路径的联合置信评分； S21.5、将联合置信评分超过预设评分阈值的节点对判定为匹配节点，并构建其路径映射结构，形成节点映射路径集合，最终得到多层语义图中节点与外部知识图谱中实体节点之间的映射路径； 所述知识图谱融合引擎单元2还包括关联权重调控模块22，关联权重调控模块22基于术语与外部知识图谱中实体节点之间的语义相关性计算语义关联置信度评分，并依据语义关联置信度评分设置摘要生成模型中语义图节点表达权重，具体包括以下步骤： S22.1、提取外部知识图谱中实体节点的实体定义、属性标签与邻接关系，构建实体节点的多维向量嵌入表示； S22.2、使用基于双向注意力机制方法计算术语节点的上下文语义向量与实体节点语义向量之间语义相关性得分，并结合术语节点在多层语义图中的结构位置指标，计算得到语义关联置信度评分； S22.3、基于语义关联置信度评分，分配与该术语节点对应的多层语义图节点在摘要生成模型中的语义图节点表达权重； 分页索引缓存检索单元3，分页索引缓存检索单元3用于对多层语义图中各节点进行片段划分处理，构建包含节点集合的摘要内容片段索引结构，并基于用户输入摘要查询条件使用匹配页块筛选操作筛选出匹配摘要内容； 版本追溯事务管理单元4，版本追溯事务管理单元4用于对摘要内容的生成与修改操作进行版本记录，构建多摘要版本索引链表结构追溯管理摘要内容。

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