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龍圖騰網恭喜玖領(北京)科技服務有限公司申請的專利大數據環境下的實時數據分析與可視化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119396997B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411539566.1，技術領域涉及：G06F16/334；該發明授權大數據環境下的實時數據分析與可視化方法及系統是由王夢曉;連江濤;韓玲設計研發完成，并于2024-10-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本大數據環境下的實時數據分析與可視化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供大數據環境下的實時數據分析與可視化方法及系統，涉及數據處理技術領域，包括獲取并預處理待處理文檔；進行層次化結構分析和語義理解分析；建立語義索引映射；接收用戶輸入的自然語言處理指令；進行意圖理解和語義解析；匹配語義理解任務；處理相應語義片段單元；得到目標文檔并可視化顯示。本方法能夠實現對不同類型文檔的智能化處理和分析，提高數據處理效率。

本發明授權大數據環境下的實時數據分析與可視化方法及系統在權利要求書中公布了：1.大數據環境下的實時數據分析與可視化方法，其特征在于，包括：獲取待處理文檔,對待處理文檔進行去噪和歸一化處理,根據預設的文檔類型判定規則,通過提取文檔的格式特征、關鍵詞特征和布局結構特征,采用基于規則和機器學習相結合的分類模型確定所述待處理文檔的類型,并針對不同類型的待處理文檔采用對應的預處理參數進行預處理,得到預處理后的文檔,所述待處理文檔的類型包括合同、論文、新聞、簡歷中的至少一種;對所述預處理后的文檔進行層次化結構分析，提取文檔中的結構化信息，并基于所述結構化信息構建結構化文檔模型；利用預先訓練的語義理解分析模型對所述預處理后的文檔進行語義理解分析，得到文檔語義信息，所述語義理解分析模型采用基于知識增強的預訓練語言模型與注意力機制相結合的神經網絡框架，通過引入領域本體知識進行微調后構建得到；根據所述結構化文檔模型和所述文檔語義信息，建立語義索引映射，所述語義索引映射包含文檔內容與語義信息和結構信息的映射關系；接收用戶以自然語言方式輸入的自動化處理指令,利用基于深度學習的自然語言理解模型對指令進行意圖理解和語義解析,抽取指令中的語義要素,根據語義要素匹配預定義的語義理解任務庫,確定與指令對應的一個或多個語義理解任務,根據語義理解任務的粒度從所述語義索引映射中匹配對應粒度的一個或多個語義片段單元；針對所述語義理解任務,對匹配的語義片段單元進行處理,得到目標文檔，并將所述目標文檔進行可視化顯示；針對所述語義理解任務,對匹配的語義片段單元進行預處理得到詞袋表示,利用潛在狄利克雷分配LDA模型通過吉布斯Gibbs采樣算法估計參數得到語義片段單元的主題分布向量和主題關鍵詞列表,將主題分布向量與關鍵詞列表進行組合形成語義片段單元的主題表示;將詞袋表示轉換為深度雙向編碼器表示BERT模型的輸入格式,通過預訓練BERT模型前向傳播計算得到語義片段單元中每個字詞的上下文向量,提取特殊標記對應的向量并結合注意力機制和池化操作生成語義片段單元的深度語義表示;采用連接融合、注意力融合、門控融合中的任一種方式對語義片段單元的主題表示和深度語義表示進行融合,得到語義片段單元的融合語義表示;引入領域知識庫對融合語義表示的語義片段單元進行知識增強,通過構建領域實體字典、利用共現統計方式建立語義片段單元中實體與領域知識庫內的標準實體之間的鏈接,基于所述鏈接，采用基于模板和機器學習的方法從語義片段單元中抽取實體屬性和實體間關系得到片段內知識三元組；運用基于邏輯規則和知識表示學習的推理方式利用領域知識庫對片段內知識三元組進行知識推理得到知識增強后的語義信息；采用連接融合、注意力融合、門控融合中的任一種方式將知識增強后的語義信息與語義片段單元的融合語義表示進行整合,得到知識增強后的語義片段單元表示;根據語義理解任務需求,對知識增強后的語義片段單元表示進行聚合、排序、過濾,并填充到文檔生成模板的相應位置,生成目標文檔。

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