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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利一种基于图神经网络的开源软件许可证条款检测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：CN120930112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511453484.X，技术领域涉及：G06F21/10；该发明授权一种基于图神经网络的开源软件许可证条款检测方法是由李光杰;何焱;唐艺;王郁夫设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的开源软件许可证条款检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的开源软件许可证条款检测方法，所述方法包括以下步骤：S1.对给定待分析许可证文档进行文本预处理，获得简化后的句子词元列表；S2.初始化并构建其中每个句子对应的结构图，获得结构图列表；S3.初始化并构建其中每个句子对应的内容图，获得内容图列表；S4.通过添加一个共有根节点，分别将每个句子对应的结构图和内容图连接起来，从而创建该句子对应的组合图，最终获得组合图列表；S5.遍历组合图列表，构建图神经网络，计算每个组合图中任意两个节点之间的注意力系数，最终获得结果列表并输出。本发明的方法能够自动、高效、准确地识别与提取给定开源软件许可证文档中与特定条款有关的句子。

本发明授权一种基于图神经网络的开源软件许可证条款检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的开源软件许可证条款检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1.用户从客户端传入待分析许可证文档，服务端调用文本预处理模块对所述待分析许可证文档进行文本预处理，获得简化后的句子词元列表； S2.调用结构图生成模块，遍历简化后的句子词元列表，初始化并构建其中每个句子对应的结构图，用于辅助图神经网络捕捉并分析许可证文档语句的结构信息，最终获得结构图列表； S3.遍历简化后的句子词元列表，初始化并构建其中每个句子对应的内容图，用于辅助图神经网络捕捉并分析许可证文档语句的内容信息，最终获得内容图列表； S4.遍历结构图列表和内容图列表，通过添加一个共有根节点，分别将每个句子对应的结构图和内容图连接起来，从而创建该句子对应的组合图，最终获得组合图列表； S5.调用构建图神经网络和图级表示向量模块，遍历组合图列表，构建图神经网络，计算每个组合图中任意两个节点之间的注意力系数，最后为每个输入的组合图分别生成一个24维的图级表示向量，用于表示组合图对应句子分别与预定义的特定许可证条款相关联或均无关联的24种情况的预测概率结果，最终获得预测概率结果列表并输出到客户端； 其中，步骤S3中，所述内容图侧重于提取传达许可证条款核心含义的词语和短语； 步骤S3具体包含以下步骤： S3-1.选取许可证条款，并分为两类：权利和义务； S3-2.根据用户的实际需求，标记任意给定若干个历史许可证文档中所有和步骤S3-1中所定义主要许可证条款相关的句子，标记内容包括其是否和许可证条款相关，以及与哪条许可证条款相关，获得含有若干个标记文档的标记文档列表； S3-3.使用指代在标记文档列表所含文档中所有和某个特定许可证条款相关的句子，设定三个指标：平均出现频率、特异性、广泛性； S3-4.遍历句子词元列表，以句子为单位遍历所含各个词元，根据设定的三个指标分别计算各个词元对应的重要性值； S3-5.遍历句子词元列表，对其每个句子，在步骤S3-4所得每个词元对应重要性值的基础上，以句子为单位构建其对应内容图，对于每个句子，分别定义并计算下列三种类型特征值：重要词元、重要短语和句子长度； S3-6.对于待分析许可证文档中的每个句子，将其对应的重要词元、重要短语、句子长度这三个类型特征均分别视为一个单独的节点并用边依次连接，各条边权重均初始化为1，获得对应内容图，最终获得每个句子对应的内容图列表。

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