北京飞瑞星图科技有限公司杨瑞获国家专利权
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龙图腾网获悉北京飞瑞星图科技有限公司申请的专利融合动态知识演化机制的长文本智能审查与预测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：CN121168444B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511697444.X，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权融合动态知识演化机制的长文本智能审查与预测方法是由杨瑞;李梦泽;贾川;杨博尧设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合动态知识演化机制的长文本智能审查与预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合动态知识演化机制的长文本智能审查与预测方法，涉及文本审查技术领域，包括：对长文本进行结构化解析构建初始知识图谱，结合历史文本中实体关系的时序变化模式生成演化知识图谱；计算词向量与图谱嵌入的语义相似度实现信息交互；提取深层语义特征计算与异常类别原型的马氏距离确定异常模式；结合历史演化轨迹建模时序表征预测异常发展趋势。能有效提高长文本审查的准确性和预测能力。
本发明授权融合动态知识演化机制的长文本智能审查与预测方法在权利要求书中公布了：1.融合动态知识演化机制的长文本智能审查与预测方法，其特征在于，包括： 获取待审查的长文本数据以及历史文本数据，对所述长文本数据进行结构化解析并构建初始知识图谱，对所述初始知识图谱中的节点进行消息传递与表征学习，结合所述历史文本数据中实体关系的时序变化模式对节点嵌入进行动态更新生成演化知识图谱； 将所述长文本数据转换为词向量表示，计算所述词向量表示与所述演化知识图谱中图谱嵌入之间的语义相似度分布，基于所述语义相似度分布对所述词向量表示和所述图谱嵌入通过门控函数进行双向信息交互得到融合表征； 对所述融合表征进行多层非线性变换提取深层语义特征，计算所述深层语义特征与预设的异常类别原型之间的马氏距离并确定异常模式类别，结合因果排序提取深层语义特征中的异常特征表示，将所述异常特征表示与演化知识图谱中的历史演化轨迹进行拼接得到时序表征，建模时序表征对应的连续时间动力学过程，求解得到隐状态演化轨迹并解码得到预测结果； 基于所述异常模式类别和所述预测结果对所述长文本数据中的异常片段进行定位标注并生成审查分析报告。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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