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龍圖騰網獲悉華南理工大學申請的專利一種中醫情境信息精準結構化表示及語義比對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：CN119943435B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510003480.5，技術領域涉及：G16H70/00；該發明授權一種中醫情境信息精準結構化表示及語義比對方法是由黃雙萍;柯衢輝;林駿翔;彭文杰;黃森設計研發完成，并于2025-01-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種中醫情境信息精準結構化表示及語義比對方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種中醫情境信息精準結構化表示及語義比對方法，包括構建情境維度語義豐富網絡；將中醫情境文本經思維鏈結構化模塊提取關鍵維度信息并轉化為結構化情境文本，然后經情境信息編碼模塊提取多層次維度特征，接著依次通過層內上下文信息豐富模塊和層間信息交匯模塊捕獲層內上下文信息和層間多維度信息獲得語義豐富的情境語義特征；訓練所述情境維度語義豐富網絡并進行情境語義比對；本發明結合思維鏈提示調優方法挖掘通用中文大語言模型的中醫語義理解能力，準確地對中醫情境信息進行提取，同時融合多層次的中醫情境維度信息獲得語義豐富的情境語義特征，提升中醫情境語義比對的準確性，為中醫臨床醫生提供有價值的參考情境。

本發明授權一種中醫情境信息精準結構化表示及語義比對方法在權利要求書中公布了：1.一種中醫情境信息精準結構化表示及語義比對方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，構建能夠提取中醫情境文本結構化信息和情境語義特征的情境維度語義豐富網絡，包括思維鏈結構化模塊，情境信息編碼模塊，層內上下文信息豐富模塊，層間信息交匯模塊； 步驟2，以中醫情境文本作為網絡輸入，經思維鏈結構化模塊提取關鍵維度信息并轉化為結構化情境文本，然后經情境信息編碼模塊提取多層次維度特征，接著依次通過層內上下文信息豐富模塊和層間信息交匯模塊捕獲層內上下文信息和層間多維度信息獲得語義豐富的情境語義特征； 步驟3，使用所述情境語義特征訓練所述情境維度語義豐富網絡； 步驟4，使用訓練好的情境維度語義豐富網絡進行情境語義比對； 所述情境信息編碼模塊由多層的大語言模型編碼器和語義豐富層選取機制組成，所述提取多層次維度特征具體步驟如下： 步驟20201，數據庫中所有結構化情境文本經多層的大語言模型編碼器進行編碼，獲得編碼器每一層輸出的隱藏層特征； 步驟20202，在數據庫所有隱藏層特征中分別計算每一層隱藏層特征在“癥狀”維度檢索和“證型”維度檢索的召回率； 步驟20203，選取“癥狀”維度召回率最高的一層隱藏層特征作為淺層癥狀隱藏層特征，選取“證型”維度召回率最高的一層隱藏層特征作為深層證型隱藏層特征，所述淺層癥狀隱藏層特征與所述深層證型隱藏層特征構成所述多層次維度特征； 所述層內上下文信息豐富模塊包括淺層語義前饋網絡、深層語義前饋網絡和自注意力機制網絡，所述捕獲層內上下文信息具體步驟如下： 步驟20301，先從數據庫中采集若干中醫情境文本樣本通過所述情境信息編碼模塊生成批量淺層癥狀隱藏層特征和批量深層證型隱藏層特征，批量淺層癥狀隱藏層特征和批量深層證型隱藏層特征分別經過淺層語義前饋網絡和深層語義前饋網絡進行維度壓縮； 步驟20302，壓縮后的批量淺層癥狀隱藏層特征和批量深層證型隱藏層特征分別加上正弦位置編碼； 步驟20303，編碼后的批量淺層癥狀隱藏層特征經過自注意力機制網絡捕獲上下文信息，接著通過Gelu非線性激活層和層歸一化層獲得批量全文淺層癥狀特征； 步驟20304，編碼后的批量深層證型隱藏層特征經過自注意力機制網絡捕獲上下文信息獲得批量全文深層證型特征； 所述批量全文淺層癥狀特征與所述批量全文深層證型特征構成所述層內上下文信息。

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華南理工大學，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市天河區五山路381號；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”。