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龙图腾网获悉江苏新视云科技股份有限公司申请的专利一种基于人工智能的文档校对系统及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：CN121365664B 。

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：202511935653.3，技术领域涉及：G06F40/226；该发明授权一种基于人工智能的文档校对系统及方法是由邵伟;章迪;柳兆魁;于炳煜设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的文档校对系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的文档校对系统及方法，涉及自然语言处理技术领域，该方法包括：对文档进行解析，划分语义单元，并基于上下文类型库标注，获得带有上下文标签的文档；利用对应的规则集进行初始错误检测，同时将文档的格式与文本质量特征与标准样本向量空间进行比对，获得初始错误集合；构建缺陷传导链网络，通过追溯缺陷传导链网络定位引发多个次级错误的根因错误节点；生成智能校对报告；接收用户修订后的新版本文档，将新版本文档与原版文档进行比对，定位变更区域，分析变更区域在相关质量维度上的质量差分；基于质量差分，输出增量式校对报告，增量式校对报告包括新引入的错误与未解决的根因错误。

本发明授权一种基于人工智能的文档校对系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的文档校对方法，其特征在于：该方法包括： S100、对文档进行解析，划分语义单元，并基于上下文类型库标注，获得带有上下文标签的文档；所述上下文类型库，基于标准文档样本库训练获得； 步骤S100包括： S110、对输入文档进行语法结构与语义依存分析，识别并划分出构成文档逻辑结构的独立语义单元； S120、提取每个语义单元的文本特征，所述文本特征包括语法构成模式、关键词分布、语义角色及与相邻单元的逻辑关联关系； S130、将所述文本特征输入至预训练的上下文分类模型，所述上下文分类模型通过机器学习算法，对大量标准文档样本进行学习，建立从文本特征到上下文类型的映射关系； S140、基于所述上下文分类模型的输出，为每个语义单元赋予一个特定的上下文类型标签，生成带有上下文标签的文档数据；所述上下文类型包括技术定义陈述、数据论证陈述、推理论证陈述、实例说明陈述以及背景介绍陈述； S200、基于所述上下文标签，利用对应的规则集进行初始错误检测，同时将文档的格式与文本质量特征与标准样本向量空间进行比对，获得初始错误集合； S300、以所述初始错误集合为节点，分析错误节点间的因果关系，构建缺陷传导链网络，通过追溯缺陷传导链网络定位引发多个次级错误的根因错误节点； 步骤S300包括： S310、将所述初始错误集合中的每一个错误实例抽象为一个网络节点，并记录所述网络节点的错误类型、所属语义单元及上下文标签属性； S320、调用缺陷传导规则库，所述缺陷传导规则库定义了不同错误类型节点之间在特定上下文下的因果关系逻辑； S330、基于所述缺陷传导规则库，遍历所有错误节点对，若节点对满足缺陷传导规则库中定义的因果关系条件，则在两节点间建立一条具有方向性的传导边，构建有向的缺陷传导链网络； S340、计算所述缺陷传导链网络中每个节点的出度，并识别网络中的循环依赖路径； S350、将出度值超过预设阈值或位于循环依赖路径起点的节点，判定为引发多个次级错误的根因错误节点；判定条件包括：第一判定条件为节点的出度数值大于预设的出度阈值，所述出度阈值基于标准文档样本库中历史错误节点的出度统计数据确定；第二判定条件为节点属于循环依赖路径的起点节点集合，所述循环依赖路径起点节点集合通过遍历有向传导链网络识别，包含所有作为循环依赖路径起始节点的元素；其中，节点满足任一判定条件即被判定为根因错误节点，两个判定条件具有同等效力； S400、基于所述根因错误节点和所述缺陷传导链网络，生成智能校对报告，所述智能校对报告包括错误定位、针对根因错误的优先修正策略与全局性修正建议； S500、接收用户修订后的新版本文档，将新版本文档与原版文档进行比对，定位变更区域，分析变更区域在相关质量维度上的质量差分； S600、基于所述质量差分，输出增量式校对报告，所述增量式校对报告包括新引入的错误与未解决的根因错误；利用质量差分数据优化上下文类型库、缺陷传导规则库及根因错误判定逻辑。

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