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龙图腾网获悉中国网络空间研究院;北方工业大学申请的专利一种多场景个人敏感信息知识图谱的构建方法和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：CN116304072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211595704.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种多场景个人敏感信息知识图谱的构建方法和装置是由李阳春;宋首友;王海龙;王忠儒;杜春来;黄九鸣;段炼设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多场景个人敏感信息知识图谱的构建方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多场景个人敏感信息知识图谱的构建方法，所述方法包括：S1、采集多场景个人敏感信息，并对所述多场景个人敏感信息进行预处理得到多场景个人敏感信息文本；S2、从所述多场景个人敏感信息文本中识别实体信息；S3、从所述多场景个人敏感信息文本中识别场景信息；S4、进行融合场景信息的实体关系属性抽取；S5、计算不同实体间的相似度，如果两个实体的相似度超过预先设定阈值，将两个实体进行融合，并最终完成所述多场景个人敏感信息知识图谱的构建。采用本发明，可以自动构建多场景个人敏感信息知识图谱。

本发明授权一种多场景个人敏感信息知识图谱的构建方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种多场景个人敏感信息知识图谱的构建方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集多场景个人敏感信息，并对所述多场景个人敏感信息进行预处理得到多场景个人敏感信息文本； S2、从所述多场景个人敏感信息文本中识别实体信息； S3、从所述多场景个人敏感信息文本中识别场景信息； S4、进行融合场景信息的实体关系属性抽取； S5、计算不同实体间的相似度，如果两个实体的相似度超过预先设定阈值，将两个实体进行融合，并最终完成所述多场景个人敏感信息知识图谱的构建； 所述S4的进行融合场景信息的实体关系属性抽取，具体包括： 基于预训练的掩码语言模型chinese-bert-wwm-ext，通过完型填空的方式进行所述融合场景信息的实体关系属性抽取； 所述抽取过程如下： 使用所述预训练的掩码语言模型chinese-bert-wwm-ext训练完形填空任务； 使用包括场景信息的提示模板对模型进行微调，使其适应多场景的个人敏感信息文本场景； 基于微调后的模型进行实体关系属性抽取，得到三元组知识，所述三元组知识表示为{sub,rel,obj,att_scene}，其中sub、rel、obj、att_scene分别表示三元组的头结点、关系或属性类、尾节点和知识的来源场景。

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中国网络空间研究院;北方工业大学，其通讯地址为：100000 北京市东城区朝内大街225号；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”。

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