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龙图腾网获悉解螺旋(上海)科技有限公司申请的专利基于学术文献的语义关联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：CN120337936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510816613.0，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于学术文献的语义关联分析方法及系统是由梁翠霞;王子轩;韦玉思;叶思慧设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于学术文献的语义关联分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于学术文献的语义关联分析方法及系统，旨在解决现有学术文献分析方法中难以深入挖掘文献间语义关联的问题，首先获取待分析的学术文献文本数据集合，并进行基础语义特征提取，得到每篇文献的核心概念特征和上下文语义关系特征；接着，调用预训练的语义关联分析模型对基础语义特征进行关联特征建模，生成文献间的语义关联特征表示；然后，根据语义关联特征表示确定文献间的语义关联类型及关联强度；最后，生成包含文献关联关系的分析反馈信息，并输出至目标文献管理系统以支持文献内容关联检索，实现了学术文献间语义关联的自动化、精准分析，有助于提升学术研究的效率和质量。

本发明授权基于学术文献的语义关联分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于学术文献的语义关联分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待分析的学术文献文本数据集合，所述学术文献文本数据集合包含多篇具有主题标签的文献文本单元； 对所述学术文献文本数据集合进行基础语义特征提取处理，得到每篇文献文本单元的基础语义特征，所述基础语义特征包含文献内容的核心概念特征和上下文语义关系特征； 调用预训练的语义关联分析模型对所述基础语义特征进行关联特征建模处理，生成文献文本单元之间的语义关联特征表示，所述语义关联特征表示包含文献内容的概念共现关联度和语义逻辑衔接度； 根据所述语义关联特征表示确定所述学术文献文本数据集合中的语义关联分析结果，所述语义关联分析结果包含文献间的语义关联类型及关联强度描述信息； 基于所述语义关联分析结果生成包含文献关联关系的分析反馈信息，并将所述分析反馈信息输出至目标文献管理系统以支持文献内容关联检索操作； 所述调用预训练的语义关联分析模型对所述基础语义特征进行关联特征建模处理，生成文献文本单元之间的语义关联特征表示，包括： 将所述基础语义特征输入所述语义关联分析模型的特征输入层，进行特征标准化处理，得到标准化基础语义特征； 通过所述语义关联分析模型的局部关联建模层对所述标准化基础语义特征进行文献内局部关联分析处理，提取每篇文献文本单元中核心概念特征与上下文语义关系特征的局部关联模式，所述局部关联模式包含概念特征在上下文关系中的重要性权重； 通过所述语义关联分析模型的全局关联建模层对所述标准化基础语义特征进行文献间全局关联分析处理，计算不同文献文本单元间核心概念特征的相似性匹配度和上下文语义关系特征的衔接一致性，得到文献间的全局关联匹配结果； 将所述局部关联模式和所述全局关联匹配结果输入所述语义关联分析模型的特征融合层，基于注意力机制动态分配局部关联模式与全局关联匹配结果的融合权重，生成融合关联特征向量； 对所述融合关联特征向量进行特征降维处理，保留能够表征文献间语义关联的关键维度信息，生成文献文本单元之间的语义关联特征表示，所述语义关联特征表示包含概念共现关联度和语义逻辑衔接度； 所述根据所述语义关联特征表示确定所述学术文献文本数据集合中的语义关联分析结果，包括： 解析所述语义关联特征表示中的概念共现关联度和语义逻辑衔接度，提取文献文本单元间的关联度数值分布信息； 对所述关联度数值分布信息进行聚类分析处理，识别具有强关联度的文献文本单元群组和具有弱关联度的文献文本单元群组； 分析强关联度的文献文本单元群组中概念共现关联度和语义逻辑衔接度的分布特征，确定文献间的语义关联类型，所述语义关联类型包含概念延伸关联类型和逻辑论证关联类型； 计算强关联度的文献文本单元群组中每对文献文本单元的关联度数值的平均值和方差值，生成关联强度描述信息，所述关联强度描述信息包含关联度集中趋势参数和离散程度参数； 结合所述语义关联类型和所述关联强度描述信息，生成所述学术文献文本数据集合中的语义关联分析结果。

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解螺旋(上海)科技有限公司，其通讯地址为：200233 上海市徐汇区田林路140号T2商办楼15层1501室；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”。