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龙图腾网获悉上海羚数智能科技有限公司;上海羚一人工智能科技有限公司;无锡羚数人工智能科技有限公司申请的专利基于局部语义热度图的低轨卫星领域术语自动发现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：CN121301553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511881562.6，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于局部语义热度图的低轨卫星领域术语自动发现方法是由郭文蔚;车轶;陈启明;张华;魏吉勇;孔令锴设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部语义热度图的低轨卫星领域术语自动发现方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于局部语义热度图的低轨卫星领域术语自动发现方法，包括：S1.语料获取与预处理；S2.局部语义热度图构建；S3.卷积判别；S4.术语筛选与合并；S5.词库闭环更新与服务。本发明通过将候选片段的统计特征图像化为局部语义热度图，并利用卷积神经网络CNN进行像素级判别，动态识别未登录术语与组合术语；在此基础上实现术语词库的增量更新与闭环治理，从而提升分词、NER、检索与RAG等下游任务的领域适配能力与可解释性。

本发明授权基于局部语义热度图的低轨卫星领域术语自动发现方法在权利要求书中公布了：1.基于局部语义热度图的低轨卫星领域术语自动发现方法，其特征在于，包括： S1.语料获取与预处理：接入低轨卫星领域多源异构文本，对多源异构文本执行字符规范化、单位与量纲统一、中英混写切分及分句处理，得到清洁语料；基于清洁语料生成候选片段，并统计候选片段在全量清洁语料中的词频、左右邻接上下文信息，形成全量统计信息； S2.局部语义热度图构建：基于全量统计信息，提取候选片段的词频、内聚度及左右邻接熵作为统计特征；将统计特征映射为定长二维矩阵，对定长二维矩阵执行归一化处理转化为灰度强度，得到局部语义热度图； S3.卷积判别：采用轻量全卷积网络对局部语义热度图进行像素级二分类，通过轻量全卷积网络输出与局部语义热度图同尺寸的像素级置信图，像素级置信图中每个像素的数值表示对应位置候选片段的成词置信度； S4.术语筛选与合并：基于像素级置信图，筛选成词置信度大于阈值的像素区域，对筛选后的像素区域执行8邻域连通域提取，得到初步候选术语集合；对初步候选术语集合执行语义去重处理，得到新术语清单； S5.词库闭环更新与服务：将新术语清单入库，对入库的新术语执行版本化管理与变更溯源；基于入库术语向低轨卫星领域的分词系统、命名实体识别系统、检索系统及RAG系统提供统一在线服务接口；采集在线服务接口的用户反馈信号及语料分布漂移信号，语料分布漂移信号基于新增语料的统计特征变化获取；利用用户反馈信号与语料分布漂移信号，对轻量全卷积网络参数及全量统计信息进行增量更新，形成自学习闭环。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海羚数智能科技有限公司;上海羚一人工智能科技有限公司;无锡羚数人工智能科技有限公司，其通讯地址为：201314 上海市浦东新区育仁路188弄1号16、17层(产证楼层13、14层)1603、1703、1703-1室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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