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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种对制造业图谱价值的评估方法及系统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：CN117874257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202410062445.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种对制造业图谱价值的评估方法及系统是由张琳;李梓涵;顾洲洪;熊卓帜;蒋思航;冯红伟;肖仰华设计研发完成，并于2024-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对制造业图谱价值的评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种对制造业知识图谱价值的评估方法及系统，其中方法包括如下步骤：步骤1，基于下游应用提供的信息，将语料库中的文本进行排序，步骤2，通过知识图谱生成问题集，并由文本进行回答，得到每个句子回答问题集的分数；步骤3，基于步骤1和步骤2的计算结果，得到知识图谱对于下游应用的价值评估得分。本发明提出一种基于语料库的制造业知识图谱价值的评估方法及系统，将价值评价、问题发现和价值提升融入到一个框架中，而且更加符合制造业下游应用的实际需求，具有高度可解释性和可重用性，且做到低成本和高效。

本发明授权一种对制造业图谱价值的评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种对制造业知识图谱价值的评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，基于下游应用提供的信息，将语料库中的文本进行排序， 得到所述文本中的每个句子对所述下游应用的重要程度； 其中，步骤1中，所述信息包括关键应用词句，所述关键应用词句和所述句子中的关键词句相对应，根据所述关键应用词句将所述文本中的句子排序，得到每个句子中关键词句在所述文本中权重排序模型，用于表示每个所述句子对所述下游应用的重要程度； 步骤1的具体过程为： 获取语料库T和所述下游应用提供的关键应用词句的集合W，得到语料库T中每个句子中关键词句在所述文本中的权重排序模型R，表示为： 其中，Sk为语料库T的文本中第k个句子中的关键词句的集合，Wk为Sk在文本中的最终相似度归一化得分，Wk越大，第k个句子的句子权重越大，Sk的优先级越高，Wk越小，第k个句子的句子权重越小，Sk的优先级越低，k＝1,2....n，n表示文本中句子的数量， 所述权重排序模型包括基于BERT微调的句子级检索模型和TF-IDF相似度计算模型， 所述句子级检索模型是基于BERT，利用MSMARCO检索任务数据集进行再次训练，得到每个所述句子的embedding，将所述关键词句和每个所述句子的embedding的点积结果作为相似度分数，记为 所述TF-IDF相似度计算模型将所述文本转换成词频表示，得到所述关键词句和每个所述句子的点积结果，作为相似分数，记为 最终相似度其中，α＝0.8，β＝0.2，将所述最终相似度进行线性归一化，最后得到 步骤2，通过知识图谱生成问题集，并由所述文本进行回答，得到每个所述句子回答所述问题集的分数； 其中，步骤2的具体过程为： 获取所述语料库T和知识图谱G，所述知识图谱G包括一系列三元组s,p,o，通过所述三元组的集合生成所述问题集D，最后得到每个所述句子回答所述问题集D中问题的分数，表示为： 其中Sm为语料库T的文本中第m个句子，scorem为Sm问答所述问题集的问题的得分情况，m＝1,2....n，n表示文本中句子的数量； 步骤3，基于步骤1和步骤2的计算结果，得到所述知识图谱对于所述下游应用的价值评估得分。

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