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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种多源数据资源关键信息挖掘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：CN120541789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511028342.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多源数据资源关键信息挖掘方法及系统是由汪玮;夏庆霖;蒋日波;严德天设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源数据资源关键信息挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多源数据资源关键信息挖掘方法及系统，包括：获取各形式类型的多源数据，并预处理；根据数据类型进行划分；对文字类数据进行词频统计及词语关联性分析，对数字类数据通过上下文语义关联提取其数值含义；基于各数据类型关键信息数据集构建跨模态关键信息数据集；设计多分支长短时记忆神经网络模型，将跨模态关键信息数据集输入模型进行训练，通过动态调整网络参数生成针对不同领域的关键信息挖掘模型；选择对最优模型进行关键信息实时提取与更新，生成知识图谱，并进行可视化操作。本发明的优点在于：通过多源数据融合与处理，结合长短时记忆神经网络模型并生成知识图谱，高效地进行领域特定的关键信息挖掘与可视化操作。

本发明授权一种多源数据资源关键信息挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源数据资源关键信息挖掘方法，其特征在于，包括： 获取各形式类型的多源数据，并进行预处理和数据融合； 基于处理后的多源数据，根据数据类型划分为文字类数据和数字类数据；对文字类数据进行词频统计及词语关联性分析，对数字类数据通过上下文语义关联提取其数值含义； 基于各数据类型关键信息数据集构建跨模态关键信息数据集； 基于输入的跨模态关键信息数据集，根据文本分支和数值分支进行多分支长短时记忆神经网络模型结构设计； 在各分支前添加轻量级领域分类器，根据输入数据的领域标签生成路由权重矩阵，进行动态参数调整； 基于多阶段训练策略，第一阶段进行通用预训练，最小化多任务损失函数，第二阶段进行领域微调，通过对抗训练策略，最大化领域适配能力； 基于神经架构搜索在预训练阶段自动选择最优卷积核组合，通过余弦退火调度器进行学习率自适应，动态优化超参数； 基于各分支长短时记忆神经网络模型参数训练优化结果，构建不同领域的多组关键信息挖掘模型； 基于目标领域的数据特性选择对应的最优模型进行关键信息实时提取与更新，生成知识图谱，并进行可视化操作。

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地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388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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