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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于多特征融合的案件争议焦点识别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：CN116226711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310166484.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多特征融合的案件争议焦点识别方法及装置是由宋建平;刘期烈;孙开伟;王毅;方阳;刘倩;屈喜龙;刘竟成;黄东;刘苡村设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征融合的案件争议焦点识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征融合的案件争议焦点识别方法及装置，所述方法包括：首先经过预训练语言模型编码并映射得到语义双曲流形表征、构建句法依存图得到文本向量表示并映射为句法双曲流形表征，然后通过链接知识图谱生成知识双曲流形表征，最后自适应融合多种表征联合推理，预测争议焦点。本发明通过设计基于双曲空间的自适应特征融合模型，融合文本语义信息、句法信息与知识要素，提升了模型可解释性，增强了文本特征、降低了易混淆类别区分难度，通过负采样方式训练模型，降低了计算资源，实现了争议焦点识别，提高庭审效率。

本发明授权一种基于多特征融合的案件争议焦点识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的案件争议焦点识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 将待识别的案件诉辩陈述数据进行中文数据预处理； 所述中文数据预处理包括按照预先定义的争议焦点标签体系将所述待识别的案件诉辩陈述数据整理为诉辩内容和标签集的格式，对整理后的重复数据、短数据进行删除处理；并删除文本中的乱码、和英文字符，去除无实际意义的停用词；将处理后的文本统计出文本长度大于512的句子，将其拆分为原告诉称和被告诉称两部分，并打成相同的标签； 使用预训练语言模型编码得到第一文本向量表示，并映射为语义双曲流形表征； 构建句法依存图得到第二文本向量表示，并映射为句法双曲流形表征； 通过链接知识图谱得到第三文本向量表示，并映射为知识双曲流形表征； 自适应融合多种双曲流形表征，预测得到待识别的案件陈述数据的争议焦点； 所述自适应融合多种知识双曲流形表征，预测得到待识别的案件陈述数据的争议焦点包括： 将语义双曲流形表征、句法双曲流形表征、知识双曲流形表征输入到自适应融合模块进行推理；使用双曲非线性变换对三种双曲流形特征进行融合，并使用负采样方式降低计算量； 所述双曲非线性变换包括： 其中，zi表示融合后的文本表征；φ为双曲非线性变换；c和c'分别为当前层的双曲空间曲率和下一层的双曲空间曲率；表示莫比乌斯加法，表示在节点0处进行对数映射；Wh、Wg、Wj为可学习的参数矩阵，hi为语义双曲流形表征；gi为句法双曲流形表征；ki为知识双曲流形表征。

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