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龙图腾网获悉深圳市万物云科技有限公司申请的专利一种智能审核方法、装置、设备及存储介质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：CN120725813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511235059.3，技术领域涉及：G06Q40/12；该发明授权一种智能审核方法、装置、设备及存储介质是由严嘉;苏红梅;肖日新;周长源设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能审核方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能审核方法、装置、设备及存储介质，方法包括：采集财务审核单据文件；使用OCR模型将财务审核单据文件转换为结构化文本；通过分类模型对结构化文本进行分类，得到分类结果；基于分类结果，通过大语言模型和多模态模型从结构化文本中提取关键字段；获取审核规则并基于审核规则构建知识图谱系统；将关键字段输入知识图谱系统进行审核决策，得到审核结果。本发明通过OCR模型精准识别单据文本，通过分类模型智能分类单据，通过大语言模型和多模态模型深度解析单据内容，同时结合知识图谱系统自动审核，由此实现了单据的自动化审核。大幅提升了审核效率与准确性，降低了人工成本。确保了审批决策的客观性与一致性。

本发明授权一种智能审核方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能审核方法，其特征在于，包括： 采集财务审核单据文件； 使用OCR模型将所述财务审核单据文件转换为结构化文本； 通过分类模型对所述结构化文本进行分类，得到分类结果； 基于所述分类结果，通过大语言模型和多模态模型从所述结构化文本中提取关键字段； 获取审核规则并基于所述审核规则构建知识图谱系统； 将所述关键字段输入所述知识图谱系统进行审核决策，得到审核结果； 所述使用OCR模型将所述财务审核单据文件转换为结构化文本包括： 将所述财务审核单据文件输入至文本检测模型进行文本检测，得到文本框； 对所述文本框进行校正； 通过文本识别模型对校正后的文本框内的内容进行文本识别，得到结构化文本； 所述文本检测模型的训练方法包括： 获取图像训练集和真实标签； 将所述图像训练集输入至教师模型和两个学生模型，分别得到教师响应图和两个学生响应图； 计算两个学生响应图之间的KL散度损失； 计算学生响应图与所述真实标签之间的真实标签损失； 计算学生响应图与教师响应图之间的蒸馏损失； 根据所述KL散度损失、所述真实标签损失和所述蒸馏损失更新所述学生模型的参数，得到训练后的学生模型； 将训练后的学生模型作为所述文本检测模型； 所述文本识别模型的训练方法包括： 获取图像训练集和其对应的标注字符； 对所述图像训练集进行多尺度变换和数据增强处理，生成多尺度输入图像； 使用NaViT模型对输入图像进行特征提取，生成图像特征表示； 通过多层感知机对所述图像特征表示进行转换，得到转换特征表示； 基于所述转换特征表示和所述结构化文本计算出连接主义时序分类损失； 通过无循环神经网络模型对所述图像特征表示进行识别，得到预测字符； 基于所述预测字符和所述标注字符计算出交叉熵损失； 根据所述连接主义时序分类损失和所述交叉熵损失对所述NaViT模型进行参数更新，得到训练后的NaViT模型； 将训练后的NaViT模型作为文本识别模型； 所述通过分类模型对所述结构化文本进行分类，得到分类结果包括： 通过关键词匹配对所述结构化文本进行初步分类； 若初步分类成功，则通过XLG-Net模型对初步分类结果进一步分类； 若XLG-Net模型分类成功，则得到最终的分类结果； 若XLG-Net模型分类失败或者初步分类失败，则通过多模态模型对所述结构化文本进行分类，得到最终的分类结果。

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