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龙图腾网获悉上海百昌科技集团有限公司申请的专利基于知识图谱的不良资产跨场景问答框架获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120216706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510697242.9，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于知识图谱的不良资产跨场景问答框架是由汝晴;李凯绅;沈威;张菊;高杰;张冠;胡康帅;温荣华;杨娜设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的不良资产跨场景问答框架在说明书摘要公布了：本发明提供基于知识图谱的不良资产跨场景问答框架，涉及人工智能与法律科技领域，包括框架，知识融合层设置多源数据接入模块，用于获取法律法规数据库、司法案例库、企业财务报表系统、资产交易平台的异构数据；配置法律实体解析引擎，基于本体映射技术将非结构化法律文本转换为知识图谱可表示的实体‑关系‑属性三元组；设置财务数据标准化组件，通过预定义的财务指标映射规则，将不同格式的财务数据转换为统一语义表示；本框架的知识融合层通过多源数据接入模块、法律实体解析引擎、财务数据标准化组件等，能够整合法律法规、财务数据、业务流程等多源异构数据。

本发明授权基于知识图谱的不良资产跨场景问答框架在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的不良资产跨场景问答框架，包括框架，其特征在于：所述框架包含知识融合层、动态推理层、场景适配层、决策验证层、知识进化模块、跨场景迁移模块和联邦知识学习架构，各层通过标准化服务接口协同工作，具体组成及数据流转方式如下： 所述知识融合层用于整合异构数据并构建统一知识图谱，包括多源数据接入模块、法律实体解析引擎、财务数据标准化组件、业务流程知识化模块和知识融合引擎，其中：多源数据接入模块配置为从法律法规数据库、司法案例库、企业财务报表系统和资产交易平台获取异构数据；法律实体解析引擎基于本体映射技术，将非结构化法律文本转换为知识图谱可表示的实体-关系-属性三元组；财务数据标准化组件通过预定义的财务指标映射规则，将不同格式的财务数据转换为统一语义表示；业务流程知识化模块基于流程挖掘技术分析历史处置案例，提取标准化的不良资产处置流程模板；知识融合引擎采用图嵌入技术实现法律、财务和业务知识子图的语义对齐，生成融合知识图谱； 所述动态推理层用于处理用户查询并生成初步答案，包括查询理解模块、多策略推理引擎、三维风险评估模型和答案生成模块，其中：查询理解模块将用户自然语言查询转换为知识图谱可执行的语义查询表达式；多策略推理引擎执行跨实体多跳推理，支持规则推理、案例推理和图推理；三维风险评估模型基于知识图谱中的实体关系网络，计算法律风险指数、市场波动指数和资产流动性指数；答案生成模块生成包含证据链的初步答案； 所述场景适配层用于根据用户上下文调整答案输出，包括场景识别模块、跨场景知识迁移模块、答案重构引擎和多模态展示模块，其中：场景识别模块基于用户上下文信息自动匹配对应的处置场景模板；跨场景知识迁移模块识别不同场景间的可复用知识组件；答案重构引擎根据场景模板要求将初步答案转换为结构化输出；多模态展示模块支持文本、图表和知识图谱可视化三种输出形式； 所述决策验证层用于验证答案的准确性和可行性，包括多维度评估模块、处置方案可执行性验证模块、证据链追溯引擎和反馈学习模块，其中：多维度评估模块基于预定义的评估指标验证答案的法律合规性、财务可行性和流程完整性；处置方案可执行性验证模块通过仿真技术预测处置流程的资源消耗和时间成本；证据链追溯引擎记录从查询到答案的完整推理路径；反馈学习模块根据用户反馈更新知识图谱的关系权重和推理规则； 所述知识进化模块用于动态更新和优化知识图谱，包括知识更新检测单元、知识增量更新引擎、知识冲突消解模块和知识图谱动态演化机制，其中：知识更新检测单元实时监控数据源的更新；知识增量更新引擎将新增知识融合到现有知识图谱；知识冲突消解模块解决知识图谱中的冲突； 所述跨场景迁移模块用于支持知识在不同场景间的迁移，包括场景特征提取单元、元学习引擎、方案验证单元和跨模态知识表征模块，其中：场景特征提取单元对场景相关信息进行特征提取；元学习引擎学习不同场景间的通用知识表示；方案验证单元验证跨场景迁移方案的有效性； 所述联邦知识学习架构用于分布式知识处理，包括本地知识处理节点、安全聚合中心、隐私保护机制和机构信用评估模块，其中：本地知识处理节点对本地数据进行预处理和特征提取；安全聚合中心对各节点上传的知识进行聚合；隐私保护机制确保数据传输和聚合过程中的隐私安全； 所述框架的各功能模块通过标准化微服务接口实现，支持独立部署和水平扩展；各层之间的数据流转采用消息队列机制，消息队列设置不同主题用于区分不同类型的数据，包括知识融合数据主题、推理请求数据主题和答案输出数据主题；系统整体支持高并发查询处理； 所述知识融合层的法律实体解析引擎包括法律概念提取单元、关系抽取单元和属性标注单元，其中：法律概念提取单元采用预训练的深度学习模型，结合法律领域语料微调，识别法律文本中的法律概念；关系抽取单元基于神经网络结合法律本体库，抽取法律概念间关系；属性标注单元通过规则模板与半监督学习结合，完成法律实体属性标注； 所述财务数据标准化组件包含多种财务指标映射规则，涵盖资产、负债、权益、收入和费用类科目，支持数据格式解析、转换和校验； 所述业务流程知识化模块提取的处置流程模板包括资产清查、价值评估、司法拍卖、债务重组和破产清算，每模板包含流程步骤、参与主体、执行标准和时间节点。

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