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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种地理语义网时空知识抽取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：CN121212157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511759707.5，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种地理语义网时空知识抽取方法是由杨学习;盖佳伟;胡鑫;王宪彬;江一凡;谢顾然设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地理语义网时空知识抽取方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种地理语义网时空知识抽取方法，属于数据处理技术领域，具体包括：获取多源地理语义网数据，并对其进行数据类型判断和数据字段自动解析；构建地理语义网抽取本体，并将本体字段与解析得到的数据字段进行自适应匹配；构建GeoSemanticWeb2Knowledge抽取框架并运行，对多源地理语义网数据进行自适应知识抽取；构建空间筛选约束条件，对时空知识三元组进行空间筛选；构建基于语义相似度匹配的主题筛选机制，据此对时空知识三元组进行主题筛选；进行基于演化模式驱动的时空知识动态推理与更新。通过本发明的方案，提高了抽取效率、精准度和可解释性。

本发明授权一种地理语义网时空知识抽取方法在权利要求书中公布了：1.一种地理语义网时空知识抽取方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取多源地理语义网数据，并对其进行数据类型判断和数据字段自动解析； 步骤2，构建地理语义网抽取本体，并将本体字段与解析得到的数据字段进行自适应匹配，得到匹配结果； 步骤3，基于匹配结果，构建GeoSemanticWeb2Knowledge抽取框架并运行，对多源地理语义网数据进行自适应知识抽取，生成结构化的时空知识三元组； 所述步骤3具体包括： 步骤3.1，采用图神经网络、时序建模及上下文语义嵌入技术，对地理对象的空间邻接关系、时间演化模式及语义上下文进行联合表达，建立时空索引与特征向量化表示，实现面向地理对象的时空特征建模； 步骤3.2，结合知识表示学习与逻辑推理技术，构建语义约束体系，并建立基于字段存在性的动态适配策略，其中，所述动态适配策略包括在检测到目标字段存在时触发相应语义约束规则，在字段缺失时则自动跳过该约束环节； 步骤3.3，采用深度学习与强化学习结合的抽取机制，根据匹配结果动态选择抽取任务，结合关系抽取、事件识别及语义链接技术生成结构化的知识三元组，并通过强化学习优化与跨源一致性校正进行知识融合与去冗余，形成地理知识库； 步骤4，构建空间筛选约束条件，对时空知识三元组进行空间筛选，其中，所述空间筛选约束条件包括基于任意经纬度范围的约束和或基于任意矢量边界的约束； 步骤5，构建基于语义相似度匹配的主题筛选机制，据此对时空知识三元组或空间筛选后的时空知识三元组进行主题筛选； 步骤6，对时空知识三元组、空间筛选后的时空知识三元组、主题筛选后的时空知识三元组或空间主题协同筛选后的时空知识三元组进行基于演化模式驱动的时空知识动态推理与更新。

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