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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种中医情境信息精准结构化表示及语义比对方法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：CN119943435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510003480.5，技术领域涉及：G16H70/00；该发明授权一种中医情境信息精准结构化表示及语义比对方法是由黄双萍;柯衢辉;林骏翔;彭文杰;黄森设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中医情境信息精准结构化表示及语义比对方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种中医情境信息精准结构化表示及语义比对方法，包括构建情境维度语义丰富网络；将中医情境文本经思维链结构化模块提取关键维度信息并转化为结构化情境文本，然后经情境信息编码模块提取多层次维度特征，接着依次通过层内上下文信息丰富模块和层间信息交汇模块捕获层内上下文信息和层间多维度信息获得语义丰富的情境语义特征；训练所述情境维度语义丰富网络并进行情境语义比对；本发明结合思维链提示调优方法挖掘通用中文大语言模型的中医语义理解能力，准确地对中医情境信息进行提取，同时融合多层次的中医情境维度信息获得语义丰富的情境语义特征，提升中医情境语义比对的准确性，为中医临床医生提供有价值的参考情境。

本发明授权一种中医情境信息精准结构化表示及语义比对方法在权利要求书中公布了：1.一种中医情境信息精准结构化表示及语义比对方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建能够提取中医情境文本结构化信息和情境语义特征的情境维度语义丰富网络，包括思维链结构化模块，情境信息编码模块，层内上下文信息丰富模块，层间信息交汇模块； 步骤2，以中医情境文本作为网络输入，经思维链结构化模块提取关键维度信息并转化为结构化情境文本，然后经情境信息编码模块提取多层次维度特征，接着依次通过层内上下文信息丰富模块和层间信息交汇模块捕获层内上下文信息和层间多维度信息获得语义丰富的情境语义特征； 步骤3，使用所述情境语义特征训练所述情境维度语义丰富网络； 步骤4，使用训练好的情境维度语义丰富网络进行情境语义比对； 所述情境信息编码模块由多层的大语言模型编码器和语义丰富层选取机制组成，所述提取多层次维度特征具体步骤如下： 步骤20201，数据库中所有结构化情境文本经多层的大语言模型编码器进行编码，获得编码器每一层输出的隐藏层特征； 步骤20202，在数据库所有隐藏层特征中分别计算每一层隐藏层特征在“症状”维度检索和“证型”维度检索的召回率； 步骤20203，选取“症状”维度召回率最高的一层隐藏层特征作为浅层症状隐藏层特征，选取“证型”维度召回率最高的一层隐藏层特征作为深层证型隐藏层特征，所述浅层症状隐藏层特征与所述深层证型隐藏层特征构成所述多层次维度特征； 所述层内上下文信息丰富模块包括浅层语义前馈网络、深层语义前馈网络和自注意力机制网络，所述捕获层内上下文信息具体步骤如下： 步骤20301，先从数据库中采集若干中医情境文本样本通过所述情境信息编码模块生成批量浅层症状隐藏层特征和批量深层证型隐藏层特征，批量浅层症状隐藏层特征和批量深层证型隐藏层特征分别经过浅层语义前馈网络和深层语义前馈网络进行维度压缩； 步骤20302，压缩后的批量浅层症状隐藏层特征和批量深层证型隐藏层特征分别加上正弦位置编码； 步骤20303，编码后的批量浅层症状隐藏层特征经过自注意力机制网络捕获上下文信息，接着通过Gelu非线性激活层和层归一化层获得批量全文浅层症状特征； 步骤20304，编码后的批量深层证型隐藏层特征经过自注意力机制网络捕获上下文信息获得批量全文深层证型特征； 所述批量全文浅层症状特征与所述批量全文深层证型特征构成所述层内上下文信息。

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