北京大学袁晓如获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种基于自然语言构建可视化图表的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：CN116126312B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211724285.4，技术领域涉及：G06F8/34；该发明授权一种基于自然语言构建可视化图表的方法及系统是由袁晓如;刘灿;蒋瑞珂;梁婕设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自然语言构建可视化图表的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自然语言构建可视化图表的方法及系统，通过属性级模型接受自然语言及数据属性作为输入，并为每个属性预测属性和过滤器；上下文状态机根据上下文和当前句子的预测属性和过滤器决定需要可视化的内容；基于需要可视化的属性和过滤器，通过可视化生成模块构建可视化图表。采用本发明中公开的方法，基于深度学习的方法将模糊化、多元化的自然语言解析为数据属性和过滤条件，进而针对提取的数据属性构建可视化图表回应用户的自然语言，降低数据可视化的门槛，实用性强、具有较强的推广优势。
本发明授权一种基于自然语言构建可视化图表的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言构建可视化图表的方法，所述方法包括以下步骤： S1、属性级模型接受自然语言及数据属性作为输入，并为每个数据属性预测属性和过滤器； S2、上下文状态机根据上下文和当前句子的预测属性和过滤器决定需要可视化的属性和过滤器； S3、基于需要可视化的属性和过滤器，通过可视化生成模块构建可视化图表； 步骤S1中通过属性级模型中句子迁移模型将输入转换为统一向量表示，这些向量表示作为属性解析模块和过滤器解析模块的输入，分别用于预测输入的属性和过滤器；所述属性解析模块接受句子迁移模型的向量w作为输入，根据向量w生成一个从0到1的概率，判断属性中存在的聚合类型，判断选中属性数量，选择概率最高的n个属性作为选中的预测属性； 步骤S2中通过设置一个上下文标志来允许用户决定是否需要继承上下文过滤条件，通过设定属性最大上限，按其概率和时效性排序设定需要展示的可视化内容。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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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