买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京观微科技有限公司;航天恒星科技有限公司申请的专利基于语义计算的多源知识融合方法、装置和设备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：CN120372022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510876781.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于语义计算的多源知识融合方法、装置和设备是由郭会敏;汪磊;李强;邱文华;李周;许芸萍;王玮哲;刘金花;丁火平设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义计算的多源知识融合方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于语义计算的多源知识融合方法、装置和设备，涉及数据处理技术领域，该方法包括：对多源数据进行预处理，从各统一格式的结构化数据中抽取得到各知识单元，将其输入目标词向量模型得到各知识单元对应的目标语义向量；确定各目标语义向量之间的综合相似度，综合相似度为基于余弦相似度与欧氏距离的归一化加权值确定的；基于置信度评估模型确定各知识单元的置信度评估值，各知识单元的置信度评估值用于表征各知识单元的可靠程度；根据各知识单元对应的目标语义向量之间的综合相似度与各知识单元的置信度评估值，生成融合后的知识库。本发明解决了现有技术中存在的缺乏语义理解和处理不准确的问题。

本发明授权基于语义计算的多源知识融合方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于语义计算的多源知识融合方法，其特征在于，包括： 对多源数据进行预处理，生成多条统一格式的结构化数据，并从各所述统一格式的结构化数据中抽取得到各所述统一格式的结构化数据对应的知识单元； 将各所述知识单元输入目标词向量模型，得到各所述知识单元对应的目标语义向量； 确定各所述知识单元对应的目标语义向量之间的综合相似度；所述综合相似度为基于余弦相似度与欧氏距离的归一化加权值确定的； 基于置信度评估模型，确定各所述知识单元的置信度评估值；各所述知识单元的置信度评估值用于表征各所述知识单元的可靠程度； 根据各所述知识单元对应的目标语义向量之间的综合相似度与各所述知识单元的置信度评估值，生成融合后的知识库； 所述目标词向量模型包括嵌入层、自注意力机制模块和池化层，所述嵌入层为轻量化双向编码器表征量ALBERT模型； 所述将各所述知识单元输入目标词向量模型，得到各所述知识单元对应的目标语义向量，包括： 对各所述知识单元进行向量转换，得到各所述知识单元对应的多维词向量； 将各所述知识单元对应的多维词向量输入所述ALBERT模型，得到各所述知识单元对应的嵌入向量； 将各所述知识单元对应的嵌入向量输入所述ALBERT模型的编码器中，得到各所述知识单元对应的第一语义向量； 将各所述第一语义向量输入所述自注意力机制模块，得到所述自注意力机制模块输出的各所述第一语义向量对应的第二语义向量； 将各所述第二语义向量输入所述池化层进行均值池化，得到各所述知识单元对应的目标语义向量；所述目标语义向量为全局语义向量表示； 所述将各所述第一语义向量输入所述自注意力机制模块，得到所述自注意力机制模块输出的各所述第一语义向量对应的第二语义向量，包括： 将各所述第一语义向量分别与查询矩阵、键矩阵和值矩阵相乘，生成各所述第一语义向量对应的查询向量、键向量以及值向量； 通过各所述第一语义向量对应的所述查询向量与所述键向量的内积，确定各所述第一语义向量的注意力得分； 利用软最大值Soft-max函数，对各所述第一语义向量的注意力得分进行归一化，得到各所述第一语义向量的注意力权重； 将各所述第一语义向量的注意力权重与所述值向量进行加权求和，得到各所述第二语义向量。

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北京观微科技有限公司;航天恒星科技有限公司，其通讯地址为：100094 北京市海淀区唐家岭村南2幢二层231；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。