浙江久嬋物聯科技有限公司沈哲明獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉浙江久嬋物聯科技有限公司申請的專利基于大模型與知識圖譜的門鎖信息數據處理與應用方法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：CN120450017B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510953142.8，技術領域涉及：G06N5/022；該發明授權基于大模型與知識圖譜的門鎖信息數據處理與應用方法是由沈哲明;黃智;周加金設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于大模型與知識圖譜的門鎖信息數據處理與應用方法在說明書摘要公布了：本發明涉及自然語言數據處理領域，具體涉及基于大模型與知識圖譜的門鎖信息數據處理與應用方法，該方法包括構建門鎖知識圖譜、采用分層采集策略獲取門鎖信息數據、采用自適應歸一化方法對門鎖信息數據進行自適應術語歸一化、利用經歸一化的門鎖信息數據訓練經改進的Transformer模型、結合門鎖知識圖譜進行經改進的Transformer模型問答增強。現有的數據處理與應用方法存在語義理解精度欠缺的問題，但本發明提供的方法的語義理解精度較高。
本發明授權基于大模型與知識圖譜的門鎖信息數據處理與應用方法在權利要求書中公布了：1.基于大模型與知識圖譜的門鎖信息數據處理與應用方法，其特征在于，包括： S1.構建用于系統化存儲門鎖領域的概念、實體及其關聯關系的門鎖知識圖譜； S2.采用分層采集策略獲取門鎖信息數據； 門鎖信息數據包括企業級數據與終端用戶數據； S3.采用自適應歸一化方法對門鎖信息數據進行自適應術語歸一化，得到經歸一化的門鎖信息數據； S4.利用經歸一化的門鎖信息數據訓練經改進的Transformer模型； S401.定義經改進的Transformer模型的結構； S402.通過詞嵌入方法初始化嵌入層； S403.通過術語重要性計算的方法對經改進的Transformer模型的輸入術語進行動態位置編碼； S404.通過重要性門控計算的方法構建多頭自注意力機制； S405.通過樣本的隱藏狀態均值與方差計算的方法對經改進Transformer模型的層歸一化進行自適應調整； S406.通過邏輯規則計算的方法構建前饋網絡； S407.通過樣本的焦點權重計算的方法優化焦點感知損失； S5.結合門鎖知識圖譜進行經改進的Transformer模型問答增強。
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久嬋物聯科技有限公司，其通訊地址為：315000 浙江省寧波市鄞州區南部商務區日麗中路蝶緣路口勤大大廈15層；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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