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龙图腾网恭喜东南大学申请的专利元宇宙众包环境下多源非结构化文本服务的真值挖掘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：CN119203046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411712102.6，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权元宇宙众包环境下多源非结构化文本服务的真值挖掘方法是由王爽;韩磊磊;陈龙设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本元宇宙众包环境下多源非结构化文本服务的真值挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种元宇宙众包环境下多源非结构化文本服务的真值挖掘方法，本发明提出三个阶段的解决方案，即语义预处理阶段，构建众包答案的高维内容向量表示并进行聚类。真值优化与特征生成阶段，利用优化后的真值挖掘模型评估众包工作者的工作质量，动态生成特征。任务聚类与类簇映射阶段，对生成特征的任务进行聚类，准确估计每个任务的真正类别，最终确定真值。本发明提高了真值挖掘的准确性和效率，并拓展了其在复杂非结构化数据环境中的适用性。通过整合元宇宙众包环境中的多源感知数据，本发明能够精准推送符合用户需求的智能服务，提升元宇宙的服务质量和用户体验。

本发明授权元宇宙众包环境下多源非结构化文本服务的真值挖掘方法在权利要求书中公布了：1.元宇宙众包环境下多源非结构化文本服务的真值挖掘方法，其特征在于：包括以下步骤： A.语义预处理阶段：根据元宇宙众包平台获取的数据构建工作者集，任务集，众包答案集，使用基于BERT的上下文嵌入构建众包答案的高维内容向量表示，使用KANN-DBSCAN算法对众包答案的高维内容向量表示进行自适应聚类，为每个众包答案分配一个类别标签， B.真值优化与特征生成阶段：根据工作者集，任务集，众包答案附带的类别标签集构建真值挖掘模型， C.任务聚类与类簇映射阶段：对于具有生成特征的任务，采用K均值聚类算法进行聚类，得到与任务类别个数相等的簇，构建每个簇的簇中类别置信度集合，并选择具有最大类别置信度的类别作为该簇中每个任务的类别，将每个任务与其对应的类别一一映射，从而确定每个任务的真实类别，最终获得元宇宙众包平台上任务的真实答案； 语义预处理阶段，具体步骤如下： A1.根据元宇宙众包平台获取的数据定义并构建工作者集合、任务集合以及众包答案集合,其中，工作者集合表示为S＝{s1,s2，...,sn}，n表示工作者总数，任务集合表示为T＝{t1,t2，...,tm}，m表示任务总数，每个工作者众包答案集合表示为 表示工作者si对任务tj的众包答案，在此基础上，每个工作者si对每个任务tj提交的众包答案表示为一个三元组三元组集合 P＝{P11，P12...，Pij，...，Pnm}； A2.定义高维内容向量表示集合， 使用基于BERT的上下文嵌入构建众包答案集合 D的高维内容向量表示集合 A3.使用KANN-DBSCAN算法对答案的高维内容向量表示集合进行自适应聚类，为每个众包答案分配一个类别标签

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