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龙图腾网获悉军事科学院系统工程研究院后勤科学与技术研究所申请的专利一种基于科研需求信息的分类提取方法和装置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：CN121166920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511313281.0，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于科研需求信息的分类提取方法和装置是由凌晨;唐凯;孙晖;冯俊池;安丰亮设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于科研需求信息的分类提取方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于科研需求信息的分类提取方法和装置，所述方法包括：获取科研需求信息；基于预设的科研需求知识图谱，对所述科研需求信息进行处理，得到科研需求检索信息；基于预设的科研数据知识图谱，对所述科研需求检索信息进行处理，得到科研需求搜索结果信息和科研需求推理结果信息。

本发明授权一种基于科研需求信息的分类提取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于科研需求信息的分类提取方法，其特征在于，包括： S1，获取科研需求信息； S2，基于预设的科研需求知识图谱，对所述科研需求信息进行处理，得到科研需求检索信息，包括： S21，对所述科研需求信息进行知识抽取，得到抽取结果信息； S22，对所述抽取结果信息进行文本向量化表示，得到科研需求向量信息； S23，基于预设的科研需求知识图谱，对所述科研需求向量信息进行融合检索，得到科研需求检索信息，包括： S231，基于预设的科研需求知识图谱，对所述科研需求向量信息进行知识图谱融合处理，得到融合后的科研需求知识图谱，包括： S2311，对所述预设的科研需求知识图谱和所述科研需求向量信息，进行第一实例匹配，得到第一实例匹配结果信息； S2312，对所述预设的科研需求知识图谱和所述科研需求向量信息，进行第二实例匹配，得到第二实例匹配结果信息； S2313，对所述预设的科研需求知识图谱和所述科研需求向量信息，进行第三实例匹配，得到第三实例匹配结果信息； S2314，对所有的实例匹配结果信息，进行实例匹配融合处理，得到实例融合匹配结果信息，包括： S23141，对每个实例匹配结果信息，分别进行文本嵌入映射，得到对应的实例嵌入向量； S23142，对所述实例嵌入向量进行降维处理，得到对应的降维向量； S23143，对每个降维向量进行取值分布统计处理，得到取值概率集合；所述取值概率集合，包括降维向量的元素取值在每个取值区间的分布概率值； S23144，对每个降维向量的取值概率集合进行概率特征融合处理，得到特征权重值； 所述概率特征融合处理的表达式为： 其中，第i实例匹配结果信息对应的降维向量的取值概率集合为为第i实例匹配结果信息对应的降维向量的取值概率集合的第j个取值区间的分布概率值，为第i实例匹配结果信息对应的降维向量的元素在取值概率集合的第j个取值区间的取值均值，E为取值区间总数，为第i实例匹配结果信息对应的降维向量的特征权重值； S23145，基于每个降维向量的特征权重值，对所有的降维向量进行加权求和，得到融合向量； S23146，将所述融合向量进行向量文本转换，得到对应的实例融合匹配结果信息； S2315，对所述预设的科研需求知识图谱和所述科研需求向量信息，进行本体映射处理，得到本体映射结果信息； S2316，将所述本体映射结果信息和实例融合匹配结果信息作为一条知识表示，将所述知识表示，加入到所述预设的科研需求知识图谱中，得到融合后的科研需求知识图谱； S232，对所述抽取结果信息，在所述融合后的科研需求知识图谱中进行语义搜索，得到科研需求检索信息； S3，基于预设的科研数据知识图谱，对所述科研需求检索信息进行处理，得到科研需求搜索结果信息和科研需求推理结果信息。

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