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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于知识图谱的航天测发保障性条件分析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：CN115796278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211572699.X，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于知识图谱的航天测发保障性条件分析方法是由李蔚清;刘心宇设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的航天测发保障性条件分析方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识图谱的航天测发保障性条件分析方法，包括：构建航天测发领域知识图谱，以实体与关系的形式对测发知识进行表示，通过测发领域知识图谱可实现对知识的语义搜索；通过建立保障性分析工作流程，依据航天测发领域知识图谱，对工作流程中每个步骤都进行知识推送，实现从多专业协同的角度对测发流程进行保障性条件分析工作；利用知识图谱中实体节点间的关联关系，将保障性条件分析工作中相关的辅助参考性知识推送给专业岗位人员。本发明通过构建航天测发领域知识图谱，依据工作流程逐步将相关辅助参考性知识推送给专业岗位人员，来提升保障性条件分析工作的效率与准确性。

本发明授权一种基于知识图谱的航天测发保障性条件分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的航天测发保障性条件分析方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：构建航天测发领域知识图谱，以实体与关系的形式对测发知识进行表示； 步骤2：基于航天测发领域知识图谱进行语义搜索； 步骤3：建立保障性条件分析工作流程； 步骤4：基于测发领域知识图谱的保障性条件分析知识推送； 步骤5：若保障性条件分析已经结束则终止推送，否则重复步骤3至4； 所述构建航天测发领域知识图谱具体包括以下步骤： 步骤1.1：明确测发领域本体的概念与范围，收集测发领域语料数据； 步骤1.2：对测发领域的语料数据进行实体识别与关系抽取，获得知识的三元组表示形式； 步骤1.3：将步骤1.2获得的三元组存储至图数据库中，完成航天测发领域知识图谱构建； 所述步骤1.2中实体识别采用融合多源词典信息的实体识别方法，具体包括： 首先通过BERT预训练模型将字符序列映射为相应的字符向量序列，然后使用同样的方法获得通用词典信息和测发领域词典，将通用词典信息和测发领域词典融合得到多源词典信息；将测发领域的语料数据中每个句子s转换为一个字符序列{c1,c2,…,cn}，其中n是句子s的长度，通过BERT预训练模型得到每个字符ci的向量表示为： 使用通用词典Dg获取到所有的匹配词，然后采取BMES标注方案对匹配词进行分组标注，标注完成后分别获得Bci、Mci、Eci和Sci四个词集，若将整个字符序列都标注完成后，还有词集为空，就在词集中加入“None”，四个词集为： 其中，wi,k为字符序列中以ci开始ck结束的词，wj,k和wj,i同理； 使用加权法对词集S进行压缩，得到词集的压缩向量: 其中zw为语料数据中w的词频，vP为加权函数，P包括BMES四种标签； 将4个词集的向量表示融合起来得到通用词典特征Hg: Hg＝[vBci；vMci；vEci；vSci] 重复以上步骤，获得测发领域的词典特征Hb，得到融合多源词典的信息的字符向量表示: xc＝[xc；Hg；Hb]。

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