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龙图腾网获悉安徽标信查数据技术有限公司申请的专利面向行业标准文档的深度语义实体与关系自动抽取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：CN120832418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511326445.3，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权面向行业标准文档的深度语义实体与关系自动抽取方法是由崔从俊;陈志;朱冠臣设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向行业标准文档的深度语义实体与关系自动抽取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向行业标准文档的深度语义实体与关系自动抽取方法，涉及文档智能化处理技术领域，包括：将文档页面图像输入多模态文档理解模型处理，得到多模态文档异构图；变换器架构模型处理，得到语义实体；多级噪声降噪神经网络生成训练数据集，进行抽取异构图，得到异构图；边导向图注意力网络模型融合，得到异构图实体识别的关系结果；共指消解模型对多模态文档异构图、语义实体、异构图及异构图实体识别的关系结果处理，结合训练后链接预测模型计算，得到全局知识网络。本发明提供一个更纯净、更可靠的训练数据集，提升模型的抽取精度。

本发明授权面向行业标准文档的深度语义实体与关系自动抽取方法在权利要求书中公布了：1.面向行业标准文档的深度语义实体与关系自动抽取方法，其特征在于，包括： S1、将待处理的文档页面图像输入多模态文档理解模型进行处理，得到多模态文档异构图；包括： S11、通过集成的文本和图像处理能力，将待处理的文档页面图像输入多模态文档理解模型进行识别出页面上所有的文本块和视觉元素，得到处理后的文档页面图像； S12、通过全卷积网络将处理后的文档页面图像进行识别，得到文档页面图表格，并结合结构识别与内容关联，得到文档页面图的结构数据； S13、利用注意力机制编码器-解码器模型和上下文无关文法语法分析器对结构数据进行语义解析，得到结构数据的语义化表示； S14、将处理后的文档页面图像、文档页面图表格、文档页面图的结构数据及结构数据的语义化表示进行输出整合，构建多模态文档异构图； S2、将多模态文档异构图和预设的实体类型通过变换器架构模型进行处理，提取多模态文档异构图和预设的实体类型的嵌入向量，得到文档中的语义实体；包括： S21、将多模态文档异构图和预设的实体类型作为核心输入数据，通过标准词嵌入、一维位置嵌入、二维版式位置嵌入、逻辑角色嵌入及边界框坐标加和计算，提取多模态文档异构图和预设的实体类型的嵌入向量； S22、将提取的嵌入向量依次通过低秩适配器和正则化技术进行处理，得到文档中的语义实体； S3、利用多级噪声降噪神经网络对待处理的文档语料和预先配置的知识库生成训练数据集，分别对训练数据集和文档中的语义实体进行抽取异构图，得到异构图；包括： S31、基于预先配置的领域知识库和待处理的文档语料标记为正样本，通过词级别和句子级别的降噪进行处理，得到训练数据集； S32、对训练数据集和文档中的语义实体进行抽取异构图，得到训练数据集和文档中语义实体的异构图； S4、利用边导向图注意力网络模型将异构图进行融合，得到异构图的关系表示向量，并通过多层感知机分类器对异构图的关系表示向量进行关系概率分布，得到异构图实体识别的关系结果；包括： S41、利用边导向图注意力网络对异构图进行处理； S42、利用多级路径注意力机制和对处理后的异构图进行处理，并结合各路径重要性并赋予权重进行计算，融合得到异构图实体的关系表示； S43、将异构图实体的关系表示输入多层感知机分类器，得到实体对各类关系的概率分布，得到文档中异构图实体识别的关系结果； S5、利用共指消解模型依次对多模态文档异构图、语义实体、异构图及异构图实体识别的关系结果进行处理，并结合预训练后的链接预测模型进行计算和阈值判定，得到全局知识网络。

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