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龙图腾网获悉广州太信信息科技有限公司申请的专利基于AI大模型的知识库智能深度审核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：CN120746503B 。

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：202511186941.3，技术领域涉及：G06Q10/10；该发明授权基于AI大模型的知识库智能深度审核方法及系统是由石岱恒;李晓洁;周建;孟迪;仁青久美设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI大模型的知识库智能深度审核方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于AI大模型的知识库智能深度审核方法及系统，方法包括：获取用户上传的非结构化文件，解析非结构化文档并提取语义审核单元，构建语义审核单元集合；根据所述语义审核单元集合构建基于上下文依赖的图结构，标注连续、近邻、引用及逆向逻辑边类型，并融合合规注意力机制更新节点表示，得到节点语义表示集合；根据所述引入法规知识嵌入库，结合所述图结构和节点语义表示集合设计通过双层风险判别函数识别候选问题项；对所述候选问题项执行因果链回溯，生成结构化审核结论。本发明显著提升审核准确率与效率，降低人工复核负担。

本发明授权基于AI大模型的知识库智能深度审核方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI大模型的知识库智能深度审核方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、获取用户上传的非结构化文件，解析非结构化文档并提取语义审核单元，构建语义审核单元集合； S2、根据所述语义审核单元集合构建基于上下文依赖的图结构，标注连续、近邻、引用及逆向逻辑边类型，并融合合规注意力机制更新节点表示，得到节点语义表示集合； S3、引入法规知识嵌入库，结合所述图结构和节点语义表示集合设计通过双层风险判别函数识别候选问题项； S4、对所述候选问题项执行因果链回溯，生成结构化审核结论； 所述双层风险判别函数，具体为： 第一层为法规冲突可能评分函数，以最小冲突可能评分为目标，结合所述上下文嵌入表示、法规知识库中法条的嵌入向量，生成当前语义审核单元与法规库之间的最小冲突可能评分； 第二层为结构不一致逻辑残差函数，用于识别因引用逻辑错误或数值不符导致的问题，通过结合所述图结构中被当前语义审核单元直接引用的节点集合、边权重、以及上下文嵌入表示，生成结构一致性残差值； 所述结合所述图结构和节点语义表示集合设计通过双层风险判别函数识别候选问题项，具体为： 若所述最小冲突可能评分大于第一预设阈值或所述结构一致性残差值大于第二预设阈值，则系统记录当前语义审核单元为问题候选项，并标记为法规冲突候选项或结构不一致候选项，并输出到问题候选集合，其中，每个问题候选项含原文、所在页码、结构编号、问题类别、引用路径节点集合和法条匹配编号； 所述S4，具体包括： 对每一个问题候选项在图结构中执行路径回溯，限制最大回溯深度为，并保留所有文本引用边以及逆向逻辑边，形成因果支持路径，用于构建支撑链条； 基于所述因果支持路径提取出所有路径中的节点，以生成结构化结论对象； 对每一个问题候选项的结构化结论对象，结合邻接语义审核单元，生成一个结构化展示权重向量，用于展示中高亮路径中影响最大的节点； 最终输出为结构化审核报告结论集合； 其中，所述结构化结论对象包括：审核结论标签、原始段落内容、页码、因果链条中涉及的节点编号、因果支持路径中的有向边序列、来自因果支持路径中节点的文本片段以及系统推荐操作标签。

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