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龙图腾网恭喜南方电网科学研究院有限责任公司;广西电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利基于知识表示学习的电力标准条款差异识别方法及系统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：CN119670762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510201022.2，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于知识表示学习的电力标准条款差异识别方法及系统是由林正平;蒋圣超;王庆红;周育忠;林杰;覃剑;王飞风设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识表示学习的电力标准条款差异识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电力标准条款差异识别方法技术领域，更具体地说，涉及基于知识表示学习的电力标准条款差异识别方法及系统，包括以下步骤：输入电力标准条款知识图谱；基于知识图谱，输入待识别的第一标准条款和第二标准条款；将知识图谱中涉及的实体和关系转化为用于后续分析的表示向量；利用协同递进优化算法，对第一标准条款和第二标准条款的句子语义差异进行分析，输出差异评估结果，本发明在差异识别过程中采用了协同递进优化算法，将初始语义表示、多维对齐、高维相似性增强、句法语义融合及全局优化五个步骤有机结合，通过逐层递进优化，不仅捕捉了浅层和深层的语义差异，还解决了跨条款间多维特征对齐的问题。

本发明授权基于知识表示学习的电力标准条款差异识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于知识表示学习的电力标准条款差异识别方法，其特征在于，包括以下步骤：输入电力标准条款知识图谱，该知识图谱包括多个三元组，每个三元组由头实体、关系和尾实体组成；基于所述知识图谱，输入待识别的第一标准条款和第二标准条款；将所述知识图谱中涉及的实体和关系转化为用于后续分析的表示向量；利用协同递进优化算法，对所述第一标准条款和第二标准条款的句子语义差异进行分析，输出差异评估结果；所述协同递进优化算法包括以下步骤：基于几何嵌套优化的初始语义表示生成算法，获得初始语义表示向量；基于非线性映射的多维对齐变换算法，对所述初始语义表示向量进行多维对齐变换，获得对齐向量；基于动态权值分配的高维相似性增强算法，对所述对齐向量进行高维相似性增强，获得增强相似性向量；基于变分协同学习的句法语义融合算法，将所述增强相似性向量与句法特征进行融合，获得句法语义融合向量；基于多尺度矛盾解决的全局差异优化算法，对所述句法语义融合向量进行全局优化，输出最终差异评估结果；所述多维对齐变换算法包括以下公式： ，其中，为多维对齐结果，表示初始表示向量在多维空间中的对齐特征；为激活函数，用于非线性变换；和为权重矩阵，分别表示不同维度的权重分布；和为偏置向量，用于调整多维对齐结果；所述句法语义融合算法包括以下公式： ，其中，为句法语义融合向量，表示句法和语义特征的融合结果；为联合分布函数，结合句法特征和增强相似性向量；为变分分布，参数为，用于建模语义特征间的不确定性。

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南方电网科学研究院有限责任公司;广西电网有限责任公司电力科学研究院，其通讯地址为：510663 广东省广州市萝岗区科学城科翔路11号J1栋3、4、5楼及J3栋3楼；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”。