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龙图腾网获悉厦门知链科技有限公司申请的专利基于自然语言的结构化数据到文本的智能处理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：CN121052244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511592380.7，技术领域涉及：G06F40/211；该发明授权基于自然语言的结构化数据到文本的智能处理方法及系统是由邱华;陈华龙;许海滨设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然语言的结构化数据到文本的智能处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于自然语言的结构化数据到文本的智能处理方法及系统，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：根据分析优化参数对文本组块分析过程进行优化调整，将句子分割为具有句法作用标签的不重叠短语，得到组块分析后的文本；对组块分析后的文本进行句法及语义结构解析，通过成分分析、依存分析和语义依存图分析，建立句子内部结构间的语义关联关系，得到结构化语义信息；在篇章层面对结构化语义信息进行多句子逻辑关联分析，得到整体篇章的语义信息；基于整体篇章的语义信息，利用预训练大语言模型得到目标自然语言文本。本发明提升了结构化数据到文本转换的准确性和流畅度。

本发明授权基于自然语言的结构化数据到文本的智能处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自然语言的结构化数据到文本的智能处理方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，构建一个神经网络模型，并训练神经网络模型；使用训练后的神经网络模型对待处理的自然语言文本进行词法分析与特征提取，得到词汇特征向量集合； 步骤2，基于词汇特征向量集合构建多维特征空间；根据多维特征空间，划分得到特征子空间，并分析特征子空间的统计特性，生成分析优化参数，包括：将词汇特征向量集合中的所有词汇特征向量整合为特征矩阵，得到多维特征空间；在多维特征空间上采用聚类算法，将语义相近的词汇特征向量划分到同一区域，得到多个特征子空间；对每个特征子空间进行统计分析，计算每个特征子空间中的向量分布特征，得到各特征子空间的统计特性；根据各特征子空间的统计特性，确定组块分析的边界判定条件和短语划分规则，得到分析优化参数； 步骤3，根据分析优化参数对文本组块分析过程进行优化调整，将句子分割为具有句法作用标签的不重叠短语，得到组块分析后的文本；其中，句法作用标签包括：设备标识短语标签、设备部件短语标签、参数数值短语标签、动作短语标签； 步骤4，对组块分析后的文本进行句法及语义结构解析，通过成分分析、依存分析和语义依存图分析，建立句子内部结构间的语义关联关系，得到结构化语义信息，包括：对组块分析后的文本进行成分分析处理，识别句子中的主谓宾语法成分，得到短语结构树；对短语结构树进行依存分析处理，得到依存关系集合；对短语结构树和依存关系集合进行语义角色标注处理，得到语义角色标注结果；将语义角色标注结果与词汇特征向量集合进行语义关联处理，构建词汇间的语义依赖关系，得到语义关系网络；对语义关系网络与依存关系集合进行关联融合处理，建立语法结构与语义关系的对应关系，得到完整的语义关联关系；整合短语结构树、依存关系集合和完整的语义关联关系，得到结构化语义信息；其中，语义角色包括：设备标识角色、部件角色、数值角色； 步骤5，在篇章层面对结构化语义信息进行多句子逻辑关联分析，得到整体篇章的语义信息； 步骤6，基于整体篇章的语义信息，利用预训练大语言模型得到目标自然语言文本。

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