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龍圖騰網恭喜山西盛德匯嘉工程技術有限公司申請的專利一種基于自然語言處理的材料信息語義映射控制方法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：CN119938892B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510440982.4，技術領域涉及：G06F16/334；該發明授權一種基于自然語言處理的材料信息語義映射控制方法是由劉鋒;李藹春;錢大海;云寶江;劉鵬航;趙慧;陳鑫;李斌;賈佳;梁璐設計研發完成，并于2025-04-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自然語言處理的材料信息語義映射控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于自然語言處理的材料信息語義映射控制方法，具體涉及數據分析領域，包括材料信息采集、數據分析、語義多元融合潛力激發分析、語義韌性塑造與協同進化評估、語義生態適應性拓展分析以及語義映射智能調控決策。本發明通過全面采集和分析材料信息的多個維度數據，激發語義多元融合潛力，塑造具有韌性的語義結構，并評估其在不同應用場景下的生態適應性，借助智能算法實現語義映射的智能調控，優化映射效果，本發明提高了材料信息語義的準確性和適應性，為材料信息的高效利用和智能化處理提供了有力支持。

本發明授權一種基于自然語言處理的材料信息語義映射控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自然語言處理的材料信息語義映射控制方法，其特征在于，包括：步驟1：材料信息采集：采集目標材料信息的語義深度融合數據、語義創新拓展數據、語義穩定性評估數據以及語義應用適配數據；步驟2：數據分析：用于對步驟1采集的數據進行分析，計算出每組數據的評估值，包括語義深度融合評估模型、語義創新拓展評估模型、語義穩定性評估模型以及語義應用適配評估模型；所述語義深度融合評估模型用于對語義深度融合數據進行評估，具體表示為：，SD表示語義深度融合評估值，C表示跨模態語義協同系數，L表示語義層次嵌套得分，G表示語義知識圖譜融合度，I表示語義隱喻關聯強度；所述語義創新拓展評估模型用于對語義創新拓展數據進行評估，具體表示為：，SI表示語義創新拓展評估值，R表示語義概念新生率，E表示語義邏輯重構指數，W表示語義聯想拓展寬度，M表示語義語境遷移適應性；所述語義穩定性評估模型用于對語義穩定性評估數據進行評估，具體表示為：，SS表示語義穩定性評估值，T表示時間穩定性，D表示語義歧義消解率，V表示語義波動方差值，N表示語義噪聲耐受系數，R表示語義冗余消除比例；所述語義應用適配評估模型用于對語義應用適配數據進行評估，具體表示為：，SA表示語義應用適配評估值，S表示語義任務匹配度，F表示語義流程嵌入契合度，A表示語義決策支持有效性，P表示語義跨領域移植適應性；所述跨模態語義協同系數的采集方法具體為：先通過跨模態特征提取方法將文本與其他模態數據分別映射到共同的語義空間，然后計算不同模態語義特征向量之間的協方差，再除以各自標準差的乘積，得到跨模態語義協同系數，語義層次嵌套得分的采集方法具體為：利用語法樹和語義角色標注技術，分析材料信息文本中語義成分的層次結構，給合理嵌套的語義層次對賦予分值，完全匹配設定的理想嵌套模式得1分，部分匹配得0.5分，匯總所有層次對的得分后求平均，得到語義層次嵌套得分，語義知識圖譜融合度的采集方法具體為：構建材料領域的知識圖譜，將采集到的文本語義信息中的語義元素抽取出來與知識圖譜中的相應節點和邊進行融合匹配，統計成功融合的語義元素數量占文本中可融合語義元素總數量的比例，以此作為語義知識圖譜融合度，語義隱喻關聯強度的采集方法具體為：通過隱喻識別算法，識別材料信息文本中使用隱喻手法來描述材料的語句，然后通過詞向量方式分析隱喻的喻體和本體之間在語義特征空間的距離，用1減去該距離的歸一化值，得到語義隱喻關聯強度；所述語義概念新生率的采集方法具體為：運用文本挖掘技術對大量最新的材料信息文本進行分析，結合專業領域詞典以及基于統計語言模型的邊界熵方法，識別出完全新出現的、在以往材料語義體系中不存在的概念，統計其數量占總概念數量的比例，為語義概念新生率，語義邏輯重構指數的采集方法具體為：借助基于規則的邏輯分析器結合深度學習語義解析模型，分析材料信息文本中關于材料因果關系、功能與結構關聯邏輯表述，對比傳統的、既定的材料語義邏輯結構，統計文本中重構了原有邏輯關系的語句數量占總邏輯相關語句數量的比例，得到語義邏輯重構指數，語義聯想拓展寬度的采集方法具體為：以材料的核心概念為起點，通過詞向量的語義相似性計算以及基于圖算法尋找從核心概念到其他相關概念在語義網絡中的路徑，統計在一定文本語料范圍內，能關聯到的不同領域、不同性質的概念數量，將其與傳統關聯概念數量的基準值進行對比，計算拓展的比例，作為語義聯想拓展寬度指標，語義語境遷移適應性的采集方法具體為：將材料信息文本置于不同的模擬語境中，通過預訓練的語言模型評估文本語義在這些新語境下是否依然能夠合理表達、被理解且保持連貫，統計語義在不同新語境下有效適配的比例，即語義語境遷移適應性；所述語義波動方差值的采集方法具體為：在不同時間點，對同一關鍵語義維度進行量化表示，計算這些數值序列的方差，語義歧義消解率的采集方法具體為：收集來自不同背景的材料信息文本，針對其中具有多種解釋的材料性能指標詞，運用貝葉斯模型結合語義角色分析，統計成功消解歧義的情況數量占總歧義情況數量的比例，得到語義歧義消解率，語義噪聲耐受系數的采集方法具體為：向材料信息文本中人為添加不同程度的噪聲，然后通過基于深度學習的語義理解模型判斷文本在添加噪聲后依然能準確傳達原有語義的比例，得到語義噪聲耐受系數，語義冗余消除比例的采集方法具體為：分析材料信息文本中的語義冗余情況，通過文本壓縮算法根據語義對材料核心信息表達的貢獻來判斷重要性，計算去除冗余后文本語義信息量減少的比例，即語義冗余消除比例；所述語義任務匹配度的采集方法具體為：針對材料相關的不同實際應用任務，將材料信息文本語義與各任務所需的關鍵語義要素進行匹配對比，通過集合論相關算法結合語義相似度衡量語義交集占總語義集合的比例，得到語義任務匹配度，語義流程嵌入契合度的采集方法具體為：根據材料處理和應用既定的流程，通過構建流程語義模型，計算文本語義與流程語義的契合程度，語義決策支持有效性的采集方法具體為：在涉及材料的決策場景中，將包含材料信息的文本語義作為輸入，通過結合專家系統和機器學習決策算法，觀察基于該語義做出的決策與實際最優決策的相符程度，用相符次數占總決策次數的比例來衡量語義決策支持有效性，語義跨領域移植適應性的采集方法具體為：嘗試將材料信息文本語義移植到其他領域，通過目標領域的代表性文本結合語義相似度、邏輯連貫性量化分析方法，統計語義在跨領域移植后能夠應用的比例，得到語義跨領域移植適應性；步驟3：語義多元融合潛力激發分析：用于建立語義融合創新潛力指數計算模型，用于分析材料信息語義在多維度融合與拓展起始階段產生獨特價值的基礎能力；所述語義融合創新潛力指數計算模型具體表示為：，P1表示語義融合創新潛力指數，α表示語義深度融合調節指數，β表示語義創新拓展調節指數，ε=0.001；步驟4：語義韌性塑造與協同進化評估：用于建立語義融合創新-穩定性協同進化系數計算模型，用于觀察在面臨語義穩定性相關挑戰時，步驟3所分析出的融合創新潛力如何與穩定性相互作用，塑造出具有韌性且能協同進化的語義結構；所述語義融合創新-穩定性協同進化系數計算模型具體表示為：，P2表示語義融合創新-穩定性協同進化系數，γ表示語義穩定性調節系數；步驟5：語義生態適應性拓展分析：用于建立語義生態適應性拓展系數計算模型，在步驟3和步驟4的基礎上，考量語義在不同應用場景下的生態適應性；所述語義生態適應性拓展系數計算模型具體表示為：，P3表示語義生態適應性拓展系數，δ表示語義應用適配調節參數；步驟6：語義映射智能調控決策：根據步驟5的分析結果，借助智能算法動態調整語義映射策略進行控制，用于優化材料信息語義映射效果。

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