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龙图腾网获悉杭州杰牌传动科技有限公司申请的专利基于传动知识图谱的传动解决方案生成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：CN114218406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210145492.8，技术领域涉及：G06N5/025；该发明授权基于传动知识图谱的传动解决方案生成方法及系统是由陈德木;杨晓斌;张焓昕设计研发完成，并于2022-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于传动知识图谱的传动解决方案生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于传动知识图谱的传动解决方案生成方法及系统，该方法包括：采集传动解决方案，并基于所述传动解决方案构建传动知识信息语料库；提取所述传动解决方案的核心要素，基于所述核心要素构建模式层，并利用所述传动知识信息语料库中的实体信息、关系信息和属性信息构建数据层，建立所述数据层与所述模式层的关联映射，基于所述关联映射生成传动知识图谱；采集传动解决方案预期因素，基于所述解决方案预期因素识别解决方案需求，并基于所述解决方案预期因素与所述传动知识图谱确定实体逻辑关联，根据所述解决方案需求与所述实体逻辑关联生成所述传动解决方案。该方法能够基于传动知识图谱简化传动解决方案的生成过程。

本发明授权基于传动知识图谱的传动解决方案生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于传动知识图谱的传动解决方案生成方法，其特征在于，包括： 步骤101：采集传动解决方案，基于所述传动解决方案构建传动知识信息语料库； 步骤102：提取所述传动解决方案的核心要素，基于所述核心要素构建模式层，利用所述传动知识信息语料库中的实体信息、关系信息和属性信息构建数据层，建立所述数据层与所述模式层的关联映射，基于所述关联映射生成传动知识图谱，其中，所述核心要素至少包括：所述传动解决方案包括的电动机、减速机、各类配件、传动要求、环境条件、空间条件、传动方式、性能参数、组合装配关系、润滑密封、应用时长、应用强度； 步骤103：采集用户输入的自然语言格式的传动解决方案预期因素，基于所述解决方案预期因素识别解决方案需求，基于所述解决方案预期因素与所述传动知识图谱确定实体逻辑关联，根据所述解决方案需求与所述实体逻辑关联生成所述传动解决方案,其中，所述预期因素包括：预期应用产品和场景，动力传动要求、环境条件、应用时长、应用强度、空间条件； 所述步骤101，包括： 采集已有传动解决方案的原始描述文件，对所述原始描述文件，进行文本预处理，生成结构化的传动知识语料； 按照预定的规则，对文本预处理后结构化的所述传动知识语料进行标签标记，生成语料标注，基于所述传动知识语料与所述语料标注构建传动知识信息语料库； 其中，所述按照预定的规则，对文本预处理后结构化的所述传动知识语料进行标签标记，包括： 对于所述传动知识语料中表述应用产品和场景的语料，根据每个传动知识语料的内容为其标记动力传动要求、环境条件、应用时长、应用强度、空间条件标签；对于所述传动知识语料中表述传动解决方案相关的语料，标记传动方式、电动机选型、减速机选型、配件选型、电动机减速机配件性能参数、组合装配方式、润滑密封方式标签； 所述步骤102中的所述提取所述传动解决方案的核心要素，基于所述核心要素构建模式层，包括： 将传动解决方案包含的电动机、减速机、各类配件、传动要求、环境条件、空间条件定义为实体，将传动解决方案包含的传动方式、组合装配关系、润滑密封的结构关系定义为关系，将传动解决方案包含的性能参数、应用时长、应用强度定义为属性，其具体取值作为属性值，解析已有传动解决方案中所述核心要素的实体、关系、属性及其逻辑关联，构建“实体-关系-实体”或者“实体-属性-属性值”的三元组框架，生成所述模式层； 所述步骤102中的所述利用所述传动知识信息语料库中的实体信息、关系信息和属性信息构建数据层，包括： 从所述传动知识信息语料库出发，运用知识抽取，根据传动知识信息语料库中的语料标注，获取传动知识语料中的实体、关系、属性信息，填充“实体—关系—实体”和“实体—属性—属性值”类型的三元组，利用知识融合算法进行实体融合，生成数据实体，并将所述填充后的所述三元组框架与所述数据实体进行关联，采用自底向上的方式构建数据层； 所述步骤103，包括： 对所述传动解决方案预期因素进行拆词处理、文本消歧以及关键词识别的预处理，生成关键词； 基于所述关键词识别解决方案需求，并采用需求分类器对所述解决方案需求进行分类； 基于所述关键词确定所述传动知识图谱中的实体，以所述实体为核心节点，根据实体关系确定关联实体与属性值，并基于所述关联实体与所述属性值生成实体逻辑关联； 根据所述解决方案需求与所述实体逻辑关联，利用所述实体关系筛选所述传动解决方案，并将所述传动解决方案发送给所述用户； 其中，采用TF-IDF加权模型进行关键词的识别与抽取，其步骤包括：将文本输入至TF-IDF加权模型中，确定词语在文本中的词频，其计算公式如下所示： 其中，表示词语在文本中的出现次数，表示在文本中所有字词的出现次数之和；计算逆向文件频率，其计算公式如下所示： 上式中，表示语料库中的文本总数，表示包含词语的文本数目；基于词频与逆向文件频率计算词语的TF-IDF值，其计算公式如下所示： 进而统计文本中各个词语的TF-IDF值，选取与预设的权重阈值向复合的TF-IDF值对应的词语作为关键词。

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