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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种用于科学发现的知识图谱与数字对象混合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：CN121524372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610063879.7，技术领域涉及：G06F16/38；该发明授权一种用于科学发现的知识图谱与数字对象混合方法是由景翔;黄东亮;孙保庆;黄罡设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于科学发现的知识图谱与数字对象混合方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于科学发现的知识图谱与数字对象混合方法，属于数据检索领域，包括：对文献数据集进行解析，以获得文献数据集初始的概念数据集；对比初始的概念数据集中，每个概念数据的概念解释数据，以将表征为具有相同概念内涵的概念名称所对应的概念数据进行融合，以获得消除歧义后的概念数据集；根据消除歧义后的概念数据集，生成文献数据集的知识图谱数据。本申请通过联合存储‑概念消歧的核心思路，实现了从原始文献到结构化知识的逐层转化，进而使得语义检索误匹配和知识图谱缺乏文献精确对应的问题得到有效改善，从而提升了检索的准确性和效率性。

本发明授权一种用于科学发现的知识图谱与数字对象混合方法在权利要求书中公布了：1.一种用于科学发现的知识图谱与数字对象混合方法，其特征在于，包括： 对文献数据集进行解析，以获得所述文献数据集初始的概念数据集；所述文献数据集包含至少一个数据文献；所述概念数据集包含多个概念数据；每个所述概念数据分别用以表征所述文献数据集中各个对应的概念名称和概念解释数据，以及各个所述概念名称之间的关联关系； 对比初始的所述概念数据集中，每个所述概念数据的概念解释数据，以将表征为具有相同概念内涵的概念名称所对应的概念数据进行融合，以获得消除歧义后的所述概念数据集； 根据消除歧义后的所述概念数据集，生成所述文献数据集的知识图谱数据；所述知识图谱数据用以表征所述文献数据集中出现的各个概念名称之间的关联关系，以及分别与每个所述概念名称对应的所述数据文献； 所述对文献数据集进行解析，以获得所述文献数据集初始的概念数据集，包括： 对所述文献数据集中的各个数据文献进行结构化解析，以获得多组对应的概念名称、概念解释数据，并生成与每个所述概念名称对应的关系属性数据；所述关系属性数据用于描述与对应的所述概念名称存在关联关系的至少一个概念名称； 将对应的所述概念名称、概念解释数据，以及关系属性数据进行组织，以形成三元数据组，并将每个所述三元数据组分别确定为初始的所述概念数据集中的一个概念数据； 所述对比初始的所述概念数据集中，每个所述概念数据的概念解释数据，以将表征为具有相同概念内涵的概念名称所对应的概念数据进行融合，以获得消除歧义后的所述概念数据集，包括： 确定各个所述概念解释数据之间的相似度评价值，以识别表征为具有相同语义内涵的概念名称； 将具有相同语义内涵的概念名称与预设的领域术语数据集中的术语词条进行关联； 将初始的所述概念数据集中关联于同一个术语词条的全部所述概念名称所分别对应的概念数据进行融合，以获得消除歧义后的所述概念数据集； 所述根据消除歧义后的所述概念数据集，生成所述文献数据集的知识图谱数据，包括： 基于消除歧义后的所述概念数据集中的全部概念数据，确定用以表征所述文献数据集的概念关系数据；所述概念关系数据中包含多个数据节点，以及用于连接多个所述数据节点的数据边；每个所述数据节点分别对应于一个概念名称和与对应的所述概念名称所对应的全部数据文献，每个所述数据边分别对应于具有关联关系两个所述概念名称； 基于所述概念关系数据生成所述知识图谱数据。

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