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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种面向全域全场景按需服务的6G知识体系的构建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：CN116431825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310341182.8，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种面向全域全场景按需服务的6G知识体系的构建方法是由李长乐;沙子凡;承楠;岳文伟设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向全域全场景按需服务的6G知识体系的构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向全域全场景按需服务的6G知识体系的构建方法，包括：基于6G学术文献实现自顶向下和自底向上相结合的6G知识库构建；对6G知识库中的文献元数据进行统计分析，实现对6G学术发展的预测；应用自然语言处理技术和深度学习方法对6G知识库中的6G语料数据进行处理和训练，实现知识抽取和生成；在统计分析、知识抽取和生成的过程中，对6G知识库中元数据进行知识标注；其中，由统计分析、知识抽取和生成和知识标注三层内核形成6G知识体系；基于6G知识库和6G知识体系进行6G领域的需求任务，实现6G知识驱动的按需应用。该方法构建了6G知识库及知识体系，并在此基础上实现对知识的按需应用，可实现高效的知识闭环和知识驱动的按需服务。

本发明授权一种面向全域全场景按需服务的6G知识体系的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向全域全场景按需服务的6G知识体系的构建方法，其特征在于，包括步骤： S1、结合专家知识和自然语言处理技术，基于6G学术文献实现自顶向下和自底向上相结合的6G知识库构建； S2、对所述6G知识库中的文献元数据进行统计分析，实现对6G学术发展的预测； S3、应用自然语言处理技术和深度学习方法对所述6G知识库中的6G语料数据进行处理和训练，实现知识抽取和生成； S4、在所述统计分析、知识抽取和生成的过程中，对所述6G知识库中元数据进行知识标注；其中，由统计分析、知识抽取和生成和知识标注三层内核形成6G知识体系； S5、基于所述6G知识库和所述6G知识体系进行6G领域的需求任务，实现6G知识驱动的按需应用； 步骤S3包括： S31、从所述6G知识库中抽取关键词集合，并利用专家知识构建6G领域的匹配词表； S32、利用分层主题检测算法，计算所述关键词与主题之间的相关度，找到主题及其对应的关键词集； S33、利用所述匹配词表对所述主题进行模糊匹配，得到主题词； S34、利用分层主题检测算法计算主题词间的相关度，建立主题层级结构； S35、计算所述主题层级结构中主题词与论文的相关度，找出主题词对应的论文集； S36、由所述主题及其对应的关键词集、所述主题层级结构、所述主题词对应的论文集构成6G知识树，实现知识抽取和生成； 步骤S32包括： 计算所述关键词在所述6G知识库的文本语料中共同出现的频率以抓取关联性词语，得到主题及其对应的关键词集； 利用互信息量对所述关键词的相关度进行排序，选取所述主题中相关度最高的五个关键词命名所述主题，其中，所述互信息量的公式为： 其中，X；Y表示不同的主题X和主题Y，PX,Y表示主题X和主题Y的联合概率密度函数，PX表示主题X的边缘概率密度函数，PY表示主题Y的边缘概率密度函数； 步骤S33包括： 采用BM25算法对所述匹配词表对所述主题的相似度进行评分，选取评分最高的主题作为目标主题词，对所述主题的相似度进行评分的公式为： 其中，Q表示语料集合，D表示Q中的一个语料，IDFqi表示关键词qi在Q中的IDF值，fqi,D表示关键词qi在语料D中的TF值，k1表示词语频率饱和度，b表示字段长度归约，即D与Q的语料长度之比，|D|表示语料长度，avgdl表示Q中所有语料的平均长度，IDF和TF的计算公式如下： 其中，ni表示该关键词词在语料中出现的次数，表示D中所有关键词出现的总数； 其中，1+|{j:ti∈dj}|表示Q中出现该关键词的语料总数。

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