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龙图腾网获悉星河激荡(南京)数字科技有限公司;江苏省应急管理服务中心;曙光智算信息技术有限公司申请的专利基于知识融合驱动的应急检查知识库构建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：CN119849616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510331709.8，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于知识融合驱动的应急检查知识库构建方法是由张显;尚应;姜勖;周捍珑;杨宗逊设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识融合驱动的应急检查知识库构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于知识融合驱动的应急检查知识库构建方法，属于应急管理与信息技术领域，其具体包括：从不同数据源收集并预处理应急检查数据，使用关系抽取方法和语义网技术抽取并表示应急检查知识，通过知识融合策略构建应急检查知识图谱；根据应急检查需求对应急检查知识图谱中的知识进行分类和编码，制定分类词表；基于应急检查知识图谱进行知识推理，构建智能化问答系统和应急检查流程，形成应急检查知识库；通过功能测试、性能测试和用户反馈，对知识库进行优化和改进；本发明提高了应急检查效率与准确性。

本发明授权基于知识融合驱动的应急检查知识库构建方法在权利要求书中公布了：1.基于知识融合驱动的应急检查知识库构建方法，其特征在于，包括： 步骤S1：从结构化、半结构化和非结构化数据源中收集应急检查数据，并进行预处理，获得应急检查文本数据； 步骤S2：使用关系抽取方法结合应急检查规范从应急检查文本数据中抽取应急检查知识，并使用基于语义网的知识表示方法，将抽取到的应急检查知识表示为主谓宾三元组形式，形成应急检查知识集合； 步骤S3：使用知识融合策略，识别并合并应急检查知识集合中的重复实体，同时，使用规则引擎优化合并后的应急检查知识集合，并在知识融合的基础上构建应急检查知识图谱，将知识以图结构形式进行存储； 步骤S4：根据应急检查的需求和领域特点，对应急检查知识图谱中的知识进行分类，并为每个分类下的应急检查知识建立唯一的编码，获得分类后的应急检查知识图谱； 步骤S5：利用自然语言处理技术和分类后的应急检查知识图谱，构建问答系统，并根据分类后的应急检查知识图谱和问答系统，构建应急检查流程，形成应急检查知识库； 步骤S6：对应急检查知识库进行功能测试和性能测试，同时，收集用户的反馈意见，并根据反馈进行应急检查知识库的优化和改进； 所述步骤S2的具体步骤包括： S2.1：根据应急检查规范，明确抽取的知识类型和范围； S2.2：获取应急检查文本数据，并从中提取应急检查特征，其中，表示第n个应急检查文本数据，n表示应急检查文本数据的数量； S2.3：加载预构建的机器学习模型，并使用提取的应急检查特征对预构建的机器学习模型进行训练和评估，生成关系抽取模型； S2.4：将输入到关系抽取模型中进行实体和关系的识别，获得应急检查文本中的实体和实体间的关系，生成应急检查知识，其中，K表示生成的应急检查知识，表示关系抽取模型，E表示识别出的应急检查文本中的实体，R表示应急检查文本中实体间的关系集合，表示映射关系； S2.5：根据生成的应急检查知识K，识别出所有实体及对应的关系，根据识别出的实体及对应的关系构建主谓宾三元组，所述主谓宾三元组为，其中，和分别表示两个不同的实体，表示和之间相互作用或联系； 所述步骤S2的具体步骤还包括： S2.6：对构建好的主谓宾三元组进行验证； 若，则构建好的主谓宾三元组错误，重新进行构建； 若，则判断是否描述了和之间相互作用或联系； 若与和之间的实际联系不符，则构建好的主谓宾三元组错误，重新进行构建； 若与和之间的实际联系相符，则判断是否属于应急检查文本中实体间的关系集合； 若，则判断在R中是否冲突； 若冲突，则利用领域内的标准数据进行筛选； 若不冲突，则保留构建的主谓宾三元组； S2.7：将多个构建好的主谓宾三元组组合起来，形成应急检查知识集合； S2.8：使用语义网方法将整合后的应急检查知识集合表示为一个结构化的语义网络，并将结构化的语义网络进行存储。

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星河激荡(南京)数字科技有限公司;江苏省应急管理服务中心;曙光智算信息技术有限公司，其通讯地址为：211800 江苏省南京市江北新区研创园华创路68号景枫乐创中心B2栋713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”。