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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于生成式人工智能的科技文献智能检索方法及相关设备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：CN120687597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510829811.0，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权基于生成式人工智能的科技文献智能检索方法及相关设备是由应峻;辛继宾;王曼;吴利俊;王钰琛设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成式人工智能的科技文献智能检索方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生成式人工智能的科技文献智能检索方法及相关设备，该方法包括：通过对医学科技文献进行多层语义标注并构建症状‑疾病动态关联图谱，建立医学科技文献知识库；对用户查询进行医学语境解析和多模态特征提取，结合布尔运算嵌套解析和语义对齐处理，生成统一检索向量；基于统一检索向量进行证据分级检索和临床场景匹配，获得初步候选文献集合，通过细粒度语义重计算优化为目标候选文献集合；根据评估维度计算检索先验概率，对候选文献进行知识加权融合，生成医学科技文献推荐报告。本发明通过关联图谱深度理解医学术语关联关系，通过证据分级检索和临床场景匹配筛选确保结果与患者特征匹配，提高文献检索的准确性。

本发明授权基于生成式人工智能的科技文献智能检索方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式人工智能的科技文献智能检索方法，其特征在于，所述基于生成式人工智能的科技文献智能检索方法包括： 对医学科技文献进行多层语义标注处理，并根据标注的医学术语构建症状-疾病动态关联图谱以及对所述医学术语进行语义映射，得到包含语义指纹的医学科技文献知识库； 通过双编码器架构对用户查询进行医学语境解析和多模态特征提取，并对用户查询中的逻辑关系进行布尔运算嵌套解析以及利用所述症状-疾病动态关联图谱和语义指纹进行标准化转换和语义对齐，得到统一检索向量； 通过计算统一检索向量的语义深度指标、症状组合复杂度指标和诊断推理层次指标，得到查询复杂度评分；根据查询复杂度评分对医学科技文献知识库中的文献按照随机对照试验、系统性综述、队列研究、病例报告进行证据等级预标注，得到分级标注文献库；根据预设的复杂度阈值与证据等级映射关系，将查询复杂度评分与分级标注文献库中各等级文献进行匹配，计算每篇文献的选择优先级得分，得到优先级得分列表；根据优先级得分列表筛选匹配度超过预设阈值的文献，并结合文献引用频次进行排序，得到证据分级候选文献；根据所述统一检索向量与所述医学科技文献知识库进行临床场景匹配，通过匹配患者特征与文献临床场景，得到临床场景候选文献；对所述证据分级候选文献和临床场景候选文献进行合并处理，去除重复文献并按检索得分排序，得到初步候选文献集合；通过ColBERTv2模型计算初步候选文献集合中每篇候选文献与统一检索向量的语义匹配得分，按得分排序筛选前M篇文献，得到粗排序候选文献；通过提取粗排序候选文献的patch级别和token级别特征，计算特征间的最大相似度匹配得分，重新排序并筛选Top-K文献，得到目标候选文献集合； 根据所述目标候选文献集合的评估维度计算检索先验概率并根据检索先验概率对候选文献集合进行知识加权融合，得到医学科技文献推荐报告。

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