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龙图腾网获悉南京大学申请的专利文本缩写数据处理方法、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：CN115936010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211695833.5，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权文本缩写数据处理方法、装置是由李跃艳;王昊;李晓敏设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本缩写数据处理方法、装置在说明书摘要公布了：本申请的实施例提供了一种文本缩写数据处理方法、装置。该方法包括：获取属于目标知识领域的参考文本集合，所述参考文本集合包括至少一个参考文本；通过预先训练的缩写全称术语词对识别模型识别分布于各个参考文本中的缩写全称术语词对，所述缩写全称术语词对中包括缩写术语和与缩写术语相对应的全称术语；基于识别到的所述缩写全称术语词对，构建缩写全称术语词对库，所述缩写全称术语词对库记录了缩写术语与至少一个全称术语之间的对应关系；获取属于目标知识领域的待处理文本，并基于所述缩写全称术语词对库，为独立分布于待处理文本中的缩写术语补全全称术语。本申请实施例的技术方案可以提高识别和理解文本中缩写数据的效率。

本发明授权文本缩写数据处理方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种文本缩写数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取属于目标知识领域的参考文本集合，所述参考文本集合包括至少一个参考文本； 通过预先训练的缩写全称术语词对识别模型识别分布于各个参考文本中的缩写全称术语词对，所述缩写全称术语词对中包括缩写术语和与缩写术语相对应的全称术语；所述缩写全称术语词对识别模型基于BBF-BLC-R模型训练得到，所述BBF-BLC-R模型中融合有外部特征和R模型；其中，所述外部特征包括词性特征、边界词特征、构词特征、词干特征、符号特征和前缀词特征；所述R模型通过用户自定义规则对提取的缩写全称术语词对进行修正；所述自定义规则包括：依据缩写全称术语词对的首字母结构特征增大扩展定义范围；通过缩写与全称的字母对应的子集关系和顺序关系对扩展范围进行约束； 针对每一个目标缩写全称术语词对，查询缩写全称术语词对库中是否存在所述目标缩写全称术语词对中的目标缩写术语，所述缩写全称术语词对库记录了缩写术语与至少一个全称术语之间的对应关系，所述目标缩写全称术语词对为识别到的所述缩写全称术语词对中的任意一个； 如果所述缩写全称术语词对库中不存在所述目标缩写全称术语词对中的目标缩写术语，则将所述目标缩写全称术语词对列入所述缩写全称术语词对库； 如果所述缩写全称术语词对库中存在所述目标缩写全称术语词对中的目标缩写术语，则将所述目标缩写全称术语词对中的全称术语作为第一全称术语，将所述缩写全称术语词对库中的与所述目标缩写术语对应的全称术语作为第二全称术语；计算所述第一全称术语和第二全称术语的语义相似度；计算所述第一全称术语和第二全称术语的结构相似度；基于所述语义相似度和所述结构相似度，采用线性加权的方式计算综合相似度；如果所述综合相似度未超过相似度阈值，则将所述目标缩写全称术语词对列入所述缩写全称术语词对库；如果所述综合相似度超过相似度阈值，则不将所述目标缩写全称术语词对列入所述缩写全称术语词对库； 获取属于目标知识领域的待处理文本，并通过预先训练的缩写术语识别模型识别独立分布于所述待处理文本中的缩写术语，作为待补全缩写术语； 在所述缩写全称术语词对库中查询与所述待补全缩写术语对应的全称术语，作为候选全称术语； 基于所述候选全称术语，确定目标全称术语，并将所述目标全称术语作为所述待补全缩写术语对应的全称术语进行全称术语补全；其中，如果所述候选全称术语的数量为一个，则将所述候选全称术语确定为所述目标全称术语；如果所述候选全称术语的数量为多个，则从多个候选全称术语中选定与所述待处理文本的语义特征相匹配的全称术语，作为所述目标全称术语。

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