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龍圖騰網獲悉浙江大學濱江研究院;卡奧斯工業智能研究院(青島)有限公司申請的專利復雜表格數據錯誤檢測方法及裝置、電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119988082B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510467265.0，技術領域涉及：G06F11/07；該發明授權復雜表格數據錯誤檢測方法及裝置、電子設備是由吳維峰;張鈺;沈詩婧;陳錄城;承剛;潘曉華;金劍設計研發完成，并于2025-04-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本復雜表格數據錯誤檢測方法及裝置、電子設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種復雜表格數據錯誤檢測方法，包括：獲取復雜表格數據樣本；構建邏輯分組模塊、聯合表征模塊、特殊對采樣模塊和逆傾向分數修正的分類器模塊；邏輯分組模塊基于距離相關系數對屬性列進行邏輯分組，將最有可能存在上下文語義關系的屬性列劃分到一組內；聯合表征模塊加強各個分組內特征向量的上下文邏輯關系的表征能力；基于簇內平方和函數與bce?rerank模型的特殊對采樣模塊能在少量標注實例的情況下準確定位到最具信息量的特例數據對；基于逆傾向分數修正的分類器模塊旨在消除采樣過程中的選擇偏差問題；將表格數據標注樣本輸入上述錯誤檢測模型進行處理，得到最終的錯誤檢測結果。

本發明授權復雜表格數據錯誤檢測方法及裝置、電子設備在權利要求書中公布了：1.一種復雜表格數據錯誤檢測方法，其特征在于：包括如下步驟： 步驟一，獲取表格數據樣本，構建表格數據矩陣和表格數據標簽矩陣； 步驟二，構建復雜表格數據錯誤檢測模型，該錯誤檢測模型包括： 分組模塊，該分組模塊基于距離相關系數對屬性列進行邏輯分組，將最有可能存在上下文語義關系的屬性列劃分到一組內； 聯合表征模塊，該聯合表征模塊使用sentence-transformer與wordvec配合表征邏輯組內的數據，從而加強各個分組內特征向量的上下文邏輯關系的表征能力； 特例對采樣模塊，該特例對采樣模塊采用簇內平方和函數和bce-rerank模型準確定位到同簇中的特例數據對，從而篩選出最具信息量的特例數據對； 分類器模塊，該分類器模塊采用逆傾向分數修正分類器，旨在消除采樣過程中的選擇偏差問題對分類器的影響； 步驟三，將表格數據樣本輸入訓練后的復雜表格數據錯誤檢測模型，經過分組模塊、聯合表征模塊、特例對采樣模塊以及分類器模塊的分析處理，得到錯誤檢測的結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學濱江研究院;卡奧斯工業智能研究院(青島)有限公司，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市濱江區東信大道66號二號樓301；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。