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龙图腾网获悉北京磐恒科技有限公司申请的专利一种基于自然语言模型的智能质检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：CN121562618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511591475.7，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于自然语言模型的智能质检系统是由于雷;刘琦;唐青设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自然语言模型的智能质检系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自然语言模型的智能质检系统，涉及数据处理技术领域，包括采用鞋带公式计算向量空间多边形的包围面积，得到语义分布面积参数；根据语义分布面积参数与预设基准面积的比值关系，计算得到语义聚合系数；利用语义聚合系数对语义分析单元内的词嵌入向量进行加权融合处理，生成优化后的语义特征矩阵；用于将优化后的语义特征矩阵输入基于Transformer的深度学习分类模型，提取深层语义特征，得到质量评估结果；用于基于质量评估结果，结合预设的质量阈值，生成最终质检报告。本发明能提升质量评估准确性，并高效生成符合预设阈值的最终质检报告。

本发明授权一种基于自然语言模型的智能质检系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自然语言模型的智能质检系统，其特征在于，包括： 处理模块，用于将采集的原始文本数据进行预处理，得到规范化的文本序列； 映射模块，用于将规范化的文本序列输入预训练的词嵌入模型，通过向量空间映射生成对应的词嵌入向量集合； 分析模块，用于对词嵌入向量集合进行分析，构建语义拓扑结构；基于语义拓扑结构，采用区域生长算法进行语义区域划分，生成语义分析单元集合，包括： 将词嵌入向量集合进行密度聚类分析，识别出核心语义节点集合；基于核心语义节点集合，构建语义拓扑结构；计算语义拓扑结构中节点间的语义相似度，生成语义关联权重矩阵； 基于语义关联权重矩阵，采用区域生长算法进行语义区域扩展，形成初始语义分区；对初始语义分区进行边界优化处理，得到优化后的语义分区； 基于预设的语义密度阈值对优化后的语义分区进行筛选，得到符合密度要求的语义分区；将每个符合密度要求的语义分区划分为一个语义分析单元，生成语义分析单元集合； 优化模块，用于基于语义分析单元集合内词向量的空间分布，选取关键特征向量构建向量空间多边形；采用鞋带公式计算向量空间多边形的包围面积，得到语义分布面积参数；根据语义分布面积参数与预设基准面积的比值关系，计算得到语义聚合系数；利用语义聚合系数对语义分析单元内的词嵌入向量进行加权融合处理，生成优化后的语义特征矩阵，包括： 基于语义分析单元集合内词向量的空间坐标，计算各词向量的分布边界，得到边界特征向量集合；根据边界特征向量集合的空间位置关系，构建凸多边形结构； 基于凸多边形结构的顶点坐标，采用鞋带公式进行计算，得到语义分布面积参数；将语义分布面积参数与预设基准面积进行比值运算，得到语义聚合系数； 利用语义聚合系数对语义分析单元集合内的词嵌入向量进行加权处理，得到增强词向量集；将增强词向量集按照原始维度进行重组，生成优化后的语义特征矩阵； 评估模块，用于将优化后的语义特征矩阵输入基于Transformer的深度学习分类模型，提取深层语义特征，得到质量评估结果； 生成模块，用于基于质量评估结果，结合预设的质量阈值，生成最终质检报告。

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