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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种基于人工智能的标准文件辅助编写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：CN120654665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510746679.7，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权一种基于人工智能的标准文件辅助编写方法及系统是由王志强;方明哲设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的标准文件辅助编写方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的标准文件辅助编写方法及系统，该方法包括：获取标准文件语料库，对标准文件语料库进行分析，提取标准条款并构建标准条款知识表示；基于标准条款知识表示构建标准条款关联图谱，表征标准条款之间的关联关系；应用图谱挖掘算法对关联图谱进行结构化分析，识别关键条款和条款关联路径；基于关联图谱和结构化分析结果，构建智能辅助编写模型，接收用户输入，进行标准条款推荐、内容自动生成和一致性检验，辅助用户完成标准文件编写；本发明通过知识图谱和深度学习技术，实现了对标准文件的智能化分析和辅助编写，提高了标准文件编写的效率和质量，解决了传统标准编写方法中效率低、质量难保证的问题。

本发明授权一种基于人工智能的标准文件辅助编写方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的标准文件辅助编写方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1，获取标准文件语料库，对标准文件语料库进行分析，提取标准条款并构建标准条款知识表示，包括： 获取标准文件语料库，其中，表示第个标准文件，对标准文件进行预处理，识别条款边界得到第个标准文件的条款边界集合： ，和分别表示标准文件中识别出的第个条款的起始和结束位置； 根据识别的条款边界集合，从标准文件中提取对应的条款文本集合： ；对每个条款进行属性识别，提取条款类型、适用范围和强制等级属性信息，属性识别公式为，其中，表示条款属性识别模型，表示条款的属性集合； 采用预训练语言模型对标准条款进行编码，得到条款的向量表示，其中表示维向量； 步骤S2，基于所述标准条款知识表示构建标准条款关联图谱，所述标准条款关联图谱用于表征标准条款之间的关联关系，包括： 计算任意两个条款与之间的语义相似度，计算公式为： ，其中，为的向量表示； 识别条款间的引用关系，构建引用关系集合：，其中，是引用方条款，表示被引用条款，表示引用权重，引用权重基于引用频次计算，公式为：，其中表示条款引用条款的频次； 分析条款在应用场景中的共现情况，计算条款共现强度： ，其中表示条款共现概率，和分别表示两个条款单独出现的概率； 计算条款间的综合关联度： ； 构建标准条款关联图谱，其中为节点集合表示标准条款，为边集合表示条款间关联关系，为边权重集合，其中权重值等于对应的综合关联度； 步骤S3，应用图谱挖掘算法对所述标准条款关联图谱进行结构化分析，识别关键条款和条款关联路径； 步骤S4，基于所述标准条款关联图谱和结构化分析结果，构建智能辅助编写模型，接收用户输入，基于用户输入进行标准条款推荐、内容自动生成和一致性检验，辅助用户完成标准文件编写，包括： 接收用户输入的需求，将其映射到向量空间得到需求向量，在标准条款关联图谱中检索与需求语义相关的条款集合：，其中，表示相似度阈值，；计算条款推荐得分： ，其中，表示图结构信息权重，=0.3； 基于推荐得分，生成排序的条款推荐列表；基于推荐的条款和用户需求生成标准文本内容；检测标准内容的术语一致性、逻辑一致性和结构一致性，生成一致性报告。

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