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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇中威科技軟件系統(tǒng)有限公司申請(qǐng)的專利NLP語義提取非結(jié)構(gòu)化文本生成邏輯軸并優(yōu)化算力方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120218084B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510697068.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/30；該發(fā)明授權(quán)NLP語義提取非結(jié)構(gòu)化文本生成邏輯軸并優(yōu)化算力方法是由顧志平;何冉冉;何中設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本NLP語義提取非結(jié)構(gòu)化文本生成邏輯軸并優(yōu)化算力方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出NLP語義提取非結(jié)構(gòu)化文本生成邏輯軸并優(yōu)化算力方法，從文本中提取出數(shù)據(jù)，推動(dòng)大型模型在實(shí)際應(yīng)用中的功能化進(jìn)程，使這些模型能夠更精準(zhǔn)地服務(wù)于各種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，通過預(yù)設(shè)要素的方式，從文本中提取語義信息，并構(gòu)建邏輯軸，減少算力要求，降低了計(jì)算資源的消耗，提升了整體處理效率；在使用過程中用戶根據(jù)文件內(nèi)容及需求隨時(shí)添加要素，并根據(jù)預(yù)設(shè)邏輯被添加到已生成的邏輯軸上，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的動(dòng)態(tài)增量處理。

本發(fā)明授權(quán)NLP語義提取非結(jié)構(gòu)化文本生成邏輯軸并優(yōu)化算力方法在權(quán)利要求書中公布了：1.NLP語義提取非結(jié)構(gòu)化文本生成邏輯軸并優(yōu)化算力方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：采用大模型對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行切割，切割出不同角色的內(nèi)容形成不同角色的新的文本文件； 步驟S2：將新的文本文件中的每段話用大模型提取出與時(shí)間有關(guān)系的語句，形成數(shù)組； 步驟S3：將步驟S2的數(shù)組中與時(shí)間相關(guān)的語句中的假設(shè)的時(shí)間內(nèi)容篩選后去除，其中，篩選去除與時(shí)間相關(guān)的語句中的假設(shè)的時(shí)間內(nèi)容時(shí)，文本文件中包含假設(shè)性時(shí)間描述的語句時(shí)通過智能識(shí)別并剔除與時(shí)間預(yù)測(cè)和假設(shè)相關(guān)的內(nèi)容，通過大模型處理后僅保留已經(jīng)發(fā)生且為事實(shí)的信息； 步驟S4：遍歷步驟S2中的數(shù)組，統(tǒng)一格式化，提取出時(shí)間信息，并根據(jù)語義推理得出準(zhǔn)確日期； 步驟S5：采用大模型將推理出的時(shí)間、人物、內(nèi)容要素、關(guān)系、思維導(dǎo)圖形成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，并與步驟S2中的數(shù)組進(jìn)行拼接形成每個(gè)角色對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)組，將推理出的每個(gè)要素進(jìn)行反向驗(yàn)證是否正確，若不正確則剔除該要素； 步驟S6：根據(jù)算力分配將數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯軸展示，點(diǎn)擊邏輯軸上的數(shù)據(jù)支持原文跳轉(zhuǎn)回溯。

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