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龙图腾网获悉贵州中汇科技发展有限公司申请的专利一种格式化文书智能生成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：CN121009858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511535429.5，技术领域涉及：G06F40/103；该发明授权一种格式化文书智能生成方法及系统是由夏永平;蒋合领;丁红发;屈昭;李怀永;王帅林;罗开槐设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种格式化文书智能生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种格式化文书智能生成方法及系统，包括：获取多源格式化文书样本，通过深度学习技术进行结构化解析，构建层次化文书结构知识库；基于所述知识库，结合用户输入的文书需求，通过神经流形表示学习和对比自监督学习进行模板匹配，输出最优文书模板；对模板进行结构解析，结合用户内容，通过扩散模型生成文书内容并采用最佳损失值估计进行质量诊断和优化；通过奖励分区的无价值策略优化算法进行版式自适应调整和样式一致性检查；对文书成品进行多格式转换导出和质量评估。本发明解决了现有系统灵活性不足、格式调整缺乏智能化、难以保持文档语义连贯性和样式一致性等技术问题。

本发明授权一种格式化文书智能生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种格式化文书智能生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多源格式化文书样本，通过深度学习技术对所述多源格式化文书样本进行结构化解析，识别视觉布局特征、语义结构表示和样式特征表示，构建层次化文书结构知识库； 基于所述层次化文书结构知识库，结合用户输入的文书需求，通过自然语言处理技术提取文书特征向量，并采用神经流形表示学习将所述文书特征向量映射到低维表示空间以得到低维神经流形表示，使用对比自监督学习计算所述低维神经流形表示与所述层次化文书结构知识库中各模板的相似度并进行多维度匹配度评分，输出最优文书模板； 对所述最优文书模板进行结构解析，识别内容槽位及其约束条件，结合用户内容数据，通过扩散模型生成文书内容并采用最佳损失值估计进行质量诊断和迭代优化，得到优化的文书内容，其中，所述用户内容数据是指用户提供的用于填充所述内容槽位的内容数据，包括：对所述最优文书模板进行结构化解析，识别显式槽位和隐式槽位并分析各槽位的内容类型、长度限制、格式要求、语义约束和依赖关系，生成内容生成任务列表；基于所述内容生成任务列表，结合用户内容数据，确定直接填充、适应调整、自动生成和混合填充的内容填充策略，制定内容生成计划，其中所述直接填充为直接使用用户内容，所述适应调整为对用户内容进行格式调整或扩展，所述自动生成为基于上下文自动生成内容，所述混合填充为结合用户内容和自动生成内容；根据所述内容生成计划，采用基于预训练语言模型作为基础模型的扩散模型，结合文体适应、结构感知、领域知识注入和上下文一致性控制机制，得到所述优化的文书内容，包括：通过风格条件控制使生成内容符合目标文书语言风格，通过结构控制信号确保生成内容符合文书结构要求，融合领域知识图谱，并通过全局一致性检查保持文档连贯性； 其中，所述通过扩散模型生成文书内容并采用最佳损失值估计进行质量诊断和迭代优化，得到优化的文书内容，还包括：对所述扩散模型生成的文书内容，计算语义损失、风格损失、结构损失、连贯性损失和专业性损失的多维度损失函数，得到各维度的实际损失值；基于所述各维度的实际损失值与预设理想值和可接受阈值的比较，采用滑动窗口技术对整体内容和局部段落进行质量评估，生成包含总体质量评分、维度细分评分、问题区域标识和改进建议的质量诊断报告；根据所述质量诊断报告的严重程度，采用轻度优化、中度优化和重度优化的分级策略，通过定向控制的生成方法进行迭代优化，输出迭代后的文书内容；对所述迭代后的文书内容进行术语一致性、数据一致性、时态一致性、人称一致性和格式一致性检查，得到一致性检查结果；基于所述一致性检查结果，采用共指消解和依存分析技术识别潜在问题，自动修正简单错误并标记复杂问题，得到所述优化的文书内容； 基于所述优化的文书内容和所述最优文书模板，通过奖励分区的无价值策略优化算法对所述优化的文书内容的文本流、分页和图表位置进行自适应调整，并进行样式一致性检查与修正，生成格式规范的文书成品，其中，所述奖励分区的无价值策略优化算法，包括：设计包括基础可用区间、规范合格区间、专业美观区间和完美呈现区间的奖励分区，通过策略网络评估调整动作的优势函数进行策略优化，对所述优化的文书内容的文本流、分页和图表位置进行自适应调整； 对所述格式规范的文书成品进行多格式转换导出，并从包括格式规范性、内容完整性、语言表达和版式美观的多个维度进行质量评估，输出多格式文书文件和质量评估报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州中汇科技发展有限公司，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市南明区水口寺街道蟠桃宫29号兴隆誉峰1号楼1层2A号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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