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龙图腾网获悉北京市大数据中心申请的专利复杂文档的全局语境分析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：CN120012759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510486491.3，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权复杂文档的全局语境分析方法及系统是由赵瑞;聂志锋;沈泮;王祎童设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂文档的全局语境分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体提供一种复杂文档的全局语境分析方法及系统，包括：为所述目标文档生成目录；建立图片与文字内容的关联关系；基于所述目录的标题构建基础知识图谱，并逐步对标题对应的段落进行语义分析，为基础知识图谱添加实体和关系，得到全局知识图谱；利用知识图谱嵌入方法将全局知识图谱中的实体和关系映射为低维向量，并利用图注意力网络模型对嵌入后的全局知识图谱进行全局关系提取；基于所述全局关系构建全局语境链条，并基于所述全局语境链条对全局知识图谱的关系进行更新。本发明不仅降低了用户在文档管理方面的负担，还提高了文档信息的利用效率和价值。

本发明授权复杂文档的全局语境分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种复杂文档的全局语境分析方法，其特征在于，包括： 通过对目标文档进行版面分析，为所述目标文档生成目录； 识别目标文档中的图片的文字信息，并通过对所述文字信息和相邻文字内容进行语义分析，建立图片与文字内容的关联关系； 基于所述目录的标题构建基础知识图谱，并逐步对标题对应的段落进行语义分析，为基础知识图谱添加实体和关系，得到全局知识图谱； 利用知识图谱嵌入方法将全局知识图谱中的实体和关系映射为低维向量，并利用图注意力网络模型对嵌入后的全局知识图谱进行全局关系提取； 基于所述全局关系构建全局语境链条，并基于所述全局语境链条对全局知识图谱的关系进行更新； 利用知识图谱嵌入方法将全局知识图谱中的实体和关系映射为低维向量，并利用图注意力网络模型对嵌入后的全局知识图谱进行全局关系提取，包括： 采用翻译模型将全局知识图谱中的实体和关系映射为低维向量，设置所述翻译模型的损失函数为负对数似然损失； 将实体和关系的低维向量作为图注意力网络模型的输入，所述图注意力网络模型通过计算实体之间的注意力系数和聚合邻居节点的信息提取全局知识图谱中实体之间的关系； 利用图注意力网络模型对不同局部知识图谱中的实体进行相似度计算，并基于计算结果构建不同局部知识图谱中的实体的关联关系； 将全局知识图谱中的实体之间的关系和不同局部知识图谱中的实体的关联关系整合为全局关系； 基于所述全局关系构建全局语境链条，基于所述全局语境链条对全局知识图谱的关系进行更新，包括： 利用图轮算法基于所述全局关系构建全局语境链条； 将全局语境链条涉及的实体和关系与全局知识图谱进行匹配，以基于匹配结果为所述全局知识图谱补全缺失的实体关系。

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