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申请/专利权人：上海交通大学

摘要：本发明涉及区块链技术领域，尤其是涉及一种智能合约自动生成方法、管理系统及存储介质。该方法首先接收合同文本信息，利用本体模型将合同文本信息转化为结构化语言；其次基于预先设置的SWRL语义规则，将结构化语言转化为高级智能合约语言；最后基于预先设置的智能合约模板，利用语法解析器将高级智能合约语言转化为智能合约代码，自动生成智能合约，语法解析器基于LL1文法构建。与现有技术相比，本发明具有提高智能合约自动生成的效率和平台兼容性等优点。

主权项：1.一种智能合约自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，接收合同文本信息，对混凝土质量规范进行本体模型的构建，将自然语言表述的合同文本信息转化为结构化语言；其中，具体构建内容包括对实例的命名、对该实例所有对象属性的说明以及数据属性的说明，从而得到一个包括验收对象、施工方法、阶段、质量约束、质量问题和解决措施的完整实例；S2，基于预先设置的SWRL语义规则，将所述结构化语言转化为高级智能合约语言；其中，步骤S2具体包括：在已经构建好的本体模型的基础上，对照SWRL语义规则中的表达，来说明对应的混凝土质量规范；S3，基于预先设置的智能合约模板，利用语法解析器将所述高级智能合约语言转化为智能合约代码，自动生成智能合约，所述语法解析器基于LL1文法构建；其中，步骤S3具体包括：语法解析器首先读取编写好的SWRL语义规则，然后根据能够解析SWRL语言的LL1文法进行解析；将SWRL语言识别成一个个Token，根据LL1文法，使用递归下降分析法，成功识别出LL1文法中的各个表达式之后，提取SWRL语义规则中的实例名称、条件的属性名和值以及结论的属性名和值；语法解析器的设计过程包括：根据所述SWRL语义规则编写初始文法，消除所述初始文法中的左递归并提取左公共因子，建立所述初始文法的First集和Follow集，得到select集，生成相应的预测分析表并进行验证；所述预测分析表包含不同的非终结符：rule-seq、rule、condition、instance、objProperty-seq、objProperty、dataProperty-seq、dataProperty、operation_seq、operation、operator、conclusion、name、var、value；以及，所述非终结符对应的多种不同的输入符号；当初始文法满足LL1文法后，使用递归下降的方法，实现对文法的识别并根据已验证的LL1文法编写出语法解析器。

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权利要求：

百度查询： 上海交通大学 一种智能合约自动生成方法、管理系统及存储介质