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龙图腾网获悉浙江大学滨江研究院;卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司申请的专利复杂表格数据错误检测方法及装置、电子设备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：CN119988082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510467265.0，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权复杂表格数据错误检测方法及装置、电子设备是由吴维峰;张钰;沈诗婧;陈录城;承刚;潘晓华;金剑设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂表格数据错误检测方法及装置、电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂表格数据错误检测方法，包括：获取复杂表格数据样本；构建逻辑分组模块、联合表征模块、特殊对采样模块和逆倾向分数修正的分类器模块；逻辑分组模块基于距离相关系数对属性列进行逻辑分组，将最有可能存在上下文语义关系的属性列划分到一组内；联合表征模块加强各个分组内特征向量的上下文逻辑关系的表征能力；基于簇内平方和函数与bce‑rerank模型的特殊对采样模块能在少量标注实例的情况下准确定位到最具信息量的特例数据对；基于逆倾向分数修正的分类器模块旨在消除采样过程中的选择偏差问题；将表格数据标注样本输入上述错误检测模型进行处理，得到最终的错误检测结果。

本发明授权复杂表格数据错误检测方法及装置、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种复杂表格数据错误检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一，获取表格数据样本，构建表格数据矩阵和表格数据标签矩阵； 步骤二，构建复杂表格数据错误检测模型，该错误检测模型包括： 分组模块，该分组模块基于距离相关系数对属性列进行逻辑分组，将最有可能存在上下文语义关系的属性列划分到一组内； 联合表征模块，该联合表征模块使用sentence-transformer与wordvec配合表征逻辑组内的数据，从而加强各个分组内特征向量的上下文逻辑关系的表征能力； 特例对采样模块，该特例对采样模块采用簇内平方和函数和bce-rerank模型准确定位到同簇中的特例数据对，从而筛选出最具信息量的特例数据对； 分类器模块，该分类器模块采用逆倾向分数修正分类器，旨在消除采样过程中的选择偏差问题对分类器的影响； 步骤三，将表格数据样本输入训练后的复杂表格数据错误检测模型，经过分组模块、联合表征模块、特例对采样模块以及分类器模块的分析处理，得到错误检测的结果。

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浙江大学滨江研究院;卡奥斯工业智能研究院(青岛)有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市滨江区东信大道66号二号楼301；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”。