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龍圖騰網獲悉上海百昌科技集團有限公司申請的專利基于知識圖譜的不良資產跨場景問答框架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：CN120216706B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510697242.9，技術領域涉及：G06F16/36；該發明授權基于知識圖譜的不良資產跨場景問答框架是由汝晴;李凱紳;沈威;張菊;高杰;張冠;胡康帥;溫榮華;楊娜設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于知識圖譜的不良資產跨場景問答框架在說明書摘要公布了：本發明提供基于知識圖譜的不良資產跨場景問答框架，涉及人工智能與法律科技領域，包括框架，知識融合層設置多源數據接入模塊，用于獲取法律法規數據庫、司法案例庫、企業財務報表系統、資產交易平臺的異構數據；配置法律實體解析引擎，基于本體映射技術將非結構化法律文本轉換為知識圖譜可表示的實體?關系?屬性三元組；設置財務數據標準化組件，通過預定義的財務指標映射規則，將不同格式的財務數據轉換為統一語義表示；本框架的知識融合層通過多源數據接入模塊、法律實體解析引擎、財務數據標準化組件等，能夠整合法律法規、財務數據、業務流程等多源異構數據。

本發明授權基于知識圖譜的不良資產跨場景問答框架在權利要求書中公布了：1.基于知識圖譜的不良資產跨場景問答框架，包括框架，其特征在于：所述框架包含知識融合層、動態推理層、場景適配層、決策驗證層、知識進化模塊、跨場景遷移模塊和聯邦知識學習架構，各層通過標準化服務接口協同工作，具體組成及數據流轉方式如下： 所述知識融合層用于整合異構數據并構建統一知識圖譜，包括多源數據接入模塊、法律實體解析引擎、財務數據標準化組件、業務流程知識化模塊和知識融合引擎，其中：多源數據接入模塊配置為從法律法規數據庫、司法案例庫、企業財務報表系統和資產交易平臺獲取異構數據；法律實體解析引擎基于本體映射技術，將非結構化法律文本轉換為知識圖譜可表示的實體-關系-屬性三元組；財務數據標準化組件通過預定義的財務指標映射規則，將不同格式的財務數據轉換為統一語義表示；業務流程知識化模塊基于流程挖掘技術分析歷史處置案例，提取標準化的不良資產處置流程模板；知識融合引擎采用圖嵌入技術實現法律、財務和業務知識子圖的語義對齊，生成融合知識圖譜； 所述動態推理層用于處理用戶查詢并生成初步答案，包括查詢理解模塊、多策略推理引擎、三維風險評估模型和答案生成模塊，其中：查詢理解模塊將用戶自然語言查詢轉換為知識圖譜可執行的語義查詢表達式；多策略推理引擎執行跨實體多跳推理，支持規則推理、案例推理和圖推理；三維風險評估模型基于知識圖譜中的實體關系網絡，計算法律風險指數、市場波動指數和資產流動性指數；答案生成模塊生成包含證據鏈的初步答案； 所述場景適配層用于根據用戶上下文調整答案輸出，包括場景識別模塊、跨場景知識遷移模塊、答案重構引擎和多模態展示模塊，其中：場景識別模塊基于用戶上下文信息自動匹配對應的處置場景模板；跨場景知識遷移模塊識別不同場景間的可復用知識組件；答案重構引擎根據場景模板要求將初步答案轉換為結構化輸出；多模態展示模塊支持文本、圖表和知識圖譜可視化三種輸出形式； 所述決策驗證層用于驗證答案的準確性和可行性，包括多維度評估模塊、處置方案可執行性驗證模塊、證據鏈追溯引擎和反饋學習模塊，其中：多維度評估模塊基于預定義的評估指標驗證答案的法律合規性、財務可行性和流程完整性；處置方案可執行性驗證模塊通過仿真技術預測處置流程的資源消耗和時間成本；證據鏈追溯引擎記錄從查詢到答案的完整推理路徑；反饋學習模塊根據用戶反饋更新知識圖譜的關系權重和推理規則； 所述知識進化模塊用于動態更新和優化知識圖譜，包括知識更新檢測單元、知識增量更新引擎、知識沖突消解模塊和知識圖譜動態演化機制，其中：知識更新檢測單元實時監控數據源的更新；知識增量更新引擎將新增知識融合到現有知識圖譜；知識沖突消解模塊解決知識圖譜中的沖突； 所述跨場景遷移模塊用于支持知識在不同場景間的遷移，包括場景特征提取單元、元學習引擎、方案驗證單元和跨模態知識表征模塊，其中：場景特征提取單元對場景相關信息進行特征提取；元學習引擎學習不同場景間的通用知識表示；方案驗證單元驗證跨場景遷移方案的有效性； 所述聯邦知識學習架構用于分布式知識處理，包括本地知識處理節點、安全聚合中心、隱私保護機制和機構信用評估模塊，其中：本地知識處理節點對本地數據進行預處理和特征提取；安全聚合中心對各節點上傳的知識進行聚合；隱私保護機制確保數據傳輸和聚合過程中的隱私安全； 所述框架的各功能模塊通過標準化微服務接口實現，支持獨立部署和水平擴展；各層之間的數據流轉采用消息隊列機制，消息隊列設置不同主題用于區分不同類型的數據，包括知識融合數據主題、推理請求數據主題和答案輸出數據主題；系統整體支持高并發查詢處理； 所述知識融合層的法律實體解析引擎包括法律概念提取單元、關系抽取單元和屬性標注單元，其中：法律概念提取單元采用預訓練的深度學習模型，結合法律領域語料微調，識別法律文本中的法律概念；關系抽取單元基于神經網絡結合法律本體庫，抽取法律概念間關系；屬性標注單元通過規則模板與半監督學習結合，完成法律實體屬性標注； 所述財務數據標準化組件包含多種財務指標映射規則，涵蓋資產、負債、權益、收入和費用類科目，支持數據格式解析、轉換和校驗； 所述業務流程知識化模塊提取的處置流程模板包括資產清查、價值評估、司法拍賣、債務重組和破產清算，每模板包含流程步驟、參與主體、執行標準和時間節點。

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