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龙图腾网获悉浪潮云信息技术股份公司申请的专利地址文本关联性分析方法、系统、设备及存储介质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：CN120850955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511374572.0，技术领域涉及：G06F40/16；该发明授权地址文本关联性分析方法、系统、设备及存储介质是由康风建;王文强;张栋梁设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本地址文本关联性分析方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体提供一种地址文本关联性分析方法、系统、设备及存储介质，包括：接收目标地址文本；基于所述目标地址文本的语义，从预构建的地址知识库中检索出多个候选标准地址文本；基于所述目标地址文本和检索到的候选标准地址文本，构造提示词，其中所述提示词包含用于引导大语言模型进行地址关联性判断的指令和上下文信息；将所述提示词输入至经地址领域训练的大语言模型中，获得并解析所述大语言模型的输出，以确定与所述目标地址文本相关联的标准地址文本及其关联度。本发明通过融合领域知识库与大语言模型，显著提升了地址相关性分析的准确性与实用性。

本发明授权地址文本关联性分析方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种地址文本关联性分析方法，其特征在于，包括： 接收目标地址文本； 基于所述目标地址文本的语义，从预构建的地址知识库中检索出多个候选标准地址文本； 基于所述目标地址文本和检索到的候选标准地址文本，构造提示词，其中所述提示词包含用于引导大语言模型进行地址关联性判断的指令和上下文信息； 将所述提示词输入至经地址领域训练的大语言模型中，获得并解析所述大语言模型的输出，以确定与所述目标地址文本相关联的标准地址文本及其关联度； 基于所述目标地址文本的语义，从预构建的地址知识库中检索出多个候选标准地址文本，包括： 基于所述目标地址文本解析出的结构化地址要素，在所述地址知识库的倒排索引中执行逐步放宽的布尔查询，以初步筛选出一个高召回率的候选地址集合； 将所述目标地址文本经由语义嵌入模型转换为查询向量，并在候选地址集合中，通过近似最近邻搜索算法，检索出与所述查询向量语义相似度最高的前K个候选标准地址文本，其中K为大于1的整数； 基于所述目标地址文本解析出的结构化地址要素，在所述地址知识库的倒排索引中执行逐步放宽的布尔查询，包括： 使用规则库对所述目标地址文本进行解析与标准化，得到省、市、区、街道级别的结构化要素； 依据所述结构化要素，首先执行省、市、区三级联动的精确布尔查询； 若未匹配到结果，则逐步放宽查询条件至省、市二级联动，直至省级查询； 使用规则库对所述目标地址文本进行解析与标准化，得到省、市、区、街道级别的结构化要素，包括： 基于预定义的多级行政区划词典与正则表达式模板，对所述目标地址文本依次进行省、市、区、街道级别的正则匹配与词典查询，逐步提取并填充对应的结构化要素；其中，所述多级行政区划词典至少包含别名映射与层级隶属关系； 在提取过程中，基于预定义的冲突消解规则对具有歧义的匹配结果进行处理；所述冲突消解规则包括：当识别到同名行政区划时，依据已解析的上层级要素进行上下文校验以确定其唯一性； 将最终解析出的各级要素依据其标准名称进行组合，生成标准化的地址文本与结构化的要素集合； 其中，所述预定义的多级行政区划词典采用静态键值对结构进行组织，其键为行政区划的标准名称，其值至少包含行政区划代码、上级隶属关系以及一个别名列表； 所述冲突消解规则还包括层级跳跃处理：当解析出的下级要素其隶属关系与已解析的上级要素不匹配，或当下级要素缺失时，依据所述层级隶属关系与预定义的默认规则进行要素补全或逻辑推断； 在筛选出前K个候选标准地址文本之后，还包括重排序步骤： 将所述目标地址文本与所述前K个候选标准地址文本逐一配对； 将每一对文本输入至一个经微调的神经交叉编码器模型中进行深度交互计算，得到每一对文本的精细匹配分数； 依据所述精细匹配分数对所述前K个候选标准地址文本进行重排序，并输出重排序后的结果。

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