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龙图腾网获悉成都三合力通科技有限公司;北京三合力通科技有限公司申请的专利一种基于多级地址映射的政务数据地址对齐方法和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：CN121278088B 。

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：202511856955.1，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于多级地址映射的政务数据地址对齐方法和系统是由代幻成;戴锐;谭君;杨尧;杨波;肖华;王登凯设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级地址映射的政务数据地址对齐方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及政务数据处理技术领域，尤其是一种基于多级地址映射的政务数据地址对齐方法和系统，其中方法包括：分别采集两种政务体系地址进行预处理；根据地址层级进行融合建立标准地址编码层级体系；基于地址文本数据，通过层级与语义特征融合、歧义地址识别及注意力权重校准机制执行地址语义对齐；基于语义匹配地址对，通过融合重叠面积、中心点距离及面积差异的多维度空间特征计算语义匹配地址对的空间重叠度，执行地址空间对齐；根据标准地址编码层级体系分别实施标准地址编码。本发明通过精准的语义对齐和空间对齐，实现了不同政务体系地址的标准化输出。

本发明授权一种基于多级地址映射的政务数据地址对齐方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多级地址映射的政务数据地址对齐方法，其特征在于，包括： S1：分别采集第一政务体系地址和第二政务体系地址并进行预处理，获得地址文本数据； S2：获取所述第一政务体系地址和所述第二政务体系地址中包含的各个层级，根据所述层级进行融合建立标准地址编码层级体系； S3：执行地址语义对齐：基于所述地址文本数据，通过层级与语义特征融合、歧义地址识别及注意力权重校准机制，计算所述第一政务体系地址和所述第二政务体系地址之间的语义相似度，若所述语义相似度大于第一阈值，则输出为语义匹配地址对； S4：执行地址空间对齐：基于所述语义匹配地址对，通过融合重叠面积、中心点距离及面积差异的多维度空间特征，并利用自适应系数动态计算所述语义匹配地址对的空间重叠度，若所述空间重叠度大于第二阈值，则输出为空间匹配地址对； S5：根据所述标准地址编码层级体系，对所述空间匹配地址对中的所述第一政务体系地址和所述第二政务体系地址分别实施标准地址编码； 其中，所述步骤S3具体包括： S31：对于所述地址文本数据中的所述第一政务体系地址和所述第二政务体系地址，根据所述地址文本数据的完整性提取层级特征向量，基于预训练语言模型提取语义特征向量，利用门控融合机制对所述层级特征向量和所述语义特征向量进行融合，生成综合地址特征向量； S32：根据预设的地址层级索引，将所述综合地址特征向量拆分为不同层级对应的子特征向量； S33：基于所述子特征向量，计算相邻层级间的语义一致性，并结合字符编辑距离，计算地址对的歧义得分，以识别并过滤歧义地址对； S34：针对过滤后的非歧义地址对，利用注意力机制计算所述语义相似度，若所述语义相似度大于第一阈值，则输出为语义匹配地址对； 所述步骤S4具体包括： S41：基于所述语义匹配地址对，利用多源地图系统分别获取所述第一政务体系地址和所述第二政务体系地址对应的空间数据并进行校准； S42：基于步骤S41校准后的数据计算出空间物理量数据，根据所述空间物理量数据进行运算和编码获得一个多维的地址对特征向量； S43：将所述地址对特征向量输入至自适应系数计算神经网络，输出第一自适应系数和第二自适应系数； S44：根据所述第一自适应系数、所述第二自适应系数和所述空间物理量数据，计算所述空间重叠度； S45：将所述空间重叠度与预设的所述第二阈值进行比较，若所述空间重叠度大于所述第二阈值，则判定为所述空间匹配地址对。

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