上海交通大学曾博义获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种面向异构文档的本体实体高精度识别与验证方法及装置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：CN120805909B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202510942933.0，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种面向异构文档的本体实体高精度识别与验证方法及装置是由曾博义;戴蓓亚;林洲汉设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向异构文档的本体实体高精度识别与验证方法及装置在说明书摘要公布了：本发明的目的是提供一种面向异构文档的本体实体高精度识别与验证方法及装置，通过多步骤协同处理和三重运算机制等方式方法，显著提高实体识别的精度和准确性。本发明的技术方案包括异构文档标准化、提取候选实体、联合嵌入空间计算、多粒度相似度匹配、三重验证机制、输出高置信候选实体集合，同时，本发明提供一种计算机可读存储介质，存储有程序指令，当处理器执行该指令时，能够实现上述面向异构文档的本体实体高精度识别与验证方法。此外，本发明还提供一种计算机系统，包括处理器、存储器和输入输出接口，用于接收待识别文本，并输出识别后的本体，提高了本体实体高精度识别，适用知识图谱的构建。
本发明授权一种面向异构文档的本体实体高精度识别与验证方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向异构文档的本体实体高精度识别与验证方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取标准化文本内容，将异构文档集合D通过转换函数转换为标准化文本集合T； S2：提取候选实体集合，在标准化文本集合T中通过提取函数提取候选实体集合Ei； S3：联合嵌入空间计算，将本体库O与候选实体集合Ei通过联合嵌入函数映射到统一的高维语义空间，得到 S4：多粒度相似度匹配，然后通过改进的层次化K近邻算法进行多粒度相似度匹配，对联合嵌入空间中的向量EmbedO和EmbedE进行设置，计算得到层次化K近邻函数为 S5：三重验证机制:利用大语言模型推理验证语义关联度过滤逻辑一致性验证对候选集Si进行三重验证后，得到高置信候选实体集合结果为Hi； S6：输出高置信候选实体集合，输出符合本体约束的高置信候选实体集合Hi。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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