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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除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：CN114970547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210647534.8，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法是由赵志刚;颜雪;陈业滨;马丁;杨佳豪;朱维;张衡;韩德志;李泽宇设计研发完成，并于2022-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法，包括：获取规划文本内容，并对获取的规划文本内容转换为指定格式的规划文本数据，并将转换后的规划文本数据进行知识标注处理；对经过标注处理的规划文本数据进行抽取，采用知识抽取方式、分割规划文本语义，生成规划结构化数据；基于生成的规划结构化数据，将规划要素和或指标之间的关系按照实体—关系—实体的三元组模型进行规划知识组织，构建规划知识图谱；基于构建的规划知识图谱，利用规划语义之间的联动关系，识别规划冲突，并输出识别的规划冲突结果。本发明提高了规划协同过程中准确性和可靠性，有效解决了多层级多类型规划内容差异性识别与冲突消除的问题，能够提升不同规划类型的协同效率。

本发明授权多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法在权利要求书中公布了：1.一种多层级多类型的规划内容差异识别与冲突消除方法，其特征在于，所述方法包括： 获取规划文本内容，并对获取的规划文本内容转换为指定格式的规划文本数据，并将转换后的规划文本数据进行知识标注处理； 对经过标注处理的规划文本数据进行抽取，采用知识抽取方式、分割规划文本语义，生成规划结构化数据； 基于生成的规划结构化数据，将规划要素和或指标之间的关系按照实体—关系—实体的三元组模型进行规划知识组织，构建规划知识图谱； 基于构建的规划知识图谱，利用规划语义之间的联动关系，识别规划冲突，并输出识别的规划冲突结果； 所述将转换后的规划文本数据进行知识标注处理的步骤包括： 获取转换后的指定格式的规划文本数据； 对所述指定格式的规划文本数据，进行原始文本序列生成与文本语料标注； 采用BIO标注法分别进行实体类别标注和文本关系标注，分别获得基于BIO标注的规划文本实体序列和基于BIO标注的规划文本关系序列，形成所述标注处理的规划文本数据； 对规划文本中包含的规划类型、规划期限、规划实施范围、规划目的、规划指标项、规划依据和规划其他属性进行实体定义；对规划文本数据进行原始文本序列生成与文本语料标注，获得基于BIO标注的规划文本数据序列； 将每个元素标注为“B-X”、“I-X”或者“O”，“B-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的开头“I-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的中间位置“O”表示不属于任何类型； 所述基于生成的规划结构化数据，将规划要素和或指标之间的关系按照实体—关系—实体的三元组模型进行规划知识组织，构建规划知识图谱的步骤包括： 基于生成的规划结构化数据，将规划结构化数据中的规划要素和或指标之间的关系，根据实体-关系-实体三元组进行整理； 采用Neo4j图形数据库，设置七组图谱节点标签；所述七组图谱节点标签包括：代表规划具体名称的PName节点标签、代表规划所包含各自规划目的的PPurpose节点标签、代表具体规划依据的PBasis节点标签、代表规划涉及行政范围的PRange节点标签、代表规划内容涉及的具体指标项的PIndex节点标签、代表编制的法定规划预期完成规划目标期限的PTime节点标签、代表多属性要素内容的PAttributes节点标签； 根据设置的节点标签中的具体实体和标签与标签之间的关系，分别构建PName节点标签与其余六组节点标签之间的关系，以及PName节点标签、PIndex节点标签和PAttributes节点标签中标签内所包含的实体自身之间的关系； 将构建的节点标签与节点标签之间的关系信息通过实体-关系-实体三元组的形式呈现出来，以完成规划知识图谱的构建； 所述获取规划文本内容，并对获取的规划文本内容转换为指定格式的规划文本数据的步骤包括： 获取各规划文本内容，形成多源规划文本原始数据集； 对多源规划文本原始数据集中的规划文本数据进行原始文本的txt格式转换预处理，获得txt格式的规划文本数据。

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