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龙图腾网获悉长春中医药大学申请的专利一种跨文化中医知识传播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：CN121171624B 。

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：202511234852.1，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种跨文化中医知识传播方法及系统是由袁云博设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨文化中医知识传播方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及中医药信息技术领域，公开了一种跨文化中医知识传播方法及系统，旨在解决中医知识跨文化传播中的语义失真及文化折扣问题。该方法及系统其特征在于，构建以受众认知模型为驱动的知识转译与多模态呈现框架，该框架包括文化认知模型数据库、文化认知模型生成模块、语义深层映射与叙事转译引擎及多模态呈现合成模块。其中，所述引擎通过中医概念解构、跨认知域类比搜寻并生成解释性叙事，所述模块依据文化认知模型进行多模态内容合成与呈现。通过采用上述技术方案，本申请能够有效克服文化壁垒，实现中医知识在全球范围内的精准、高效及无障碍传播。

本发明授权一种跨文化中医知识传播方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨文化中医知识传播系统，其特征在于，所述系统包括： 中医源端知识图谱模块10，其配置为存储一个由知识实体、实体间关系及实体属性构成的结构化中医知识图谱，用以提供标准化的源端中医知识； 文化认知模型数据库20，其配置为存储至少一个与特定文化标识符相关联的文化认知模型，所述文化认知模型对目标受众的文化背景、健康观念、隐喻体系及信息接收偏好进行量化建模；所述文化认知模型具有标准化的数据结构，包括：一个文化标识符字段，用于唯一识别该模型对应的文化群体；一组本体论锚点节点集合，其中每一个锚点节点代表目标文化中与健康、生命或身体相关的核心概念；一组加权隐喻链接集合，其中每一条链接表示目标文化中两个所述本体论锚点节点之间的常用隐喻关系，并附有一个量化该隐喻使用频率与重要性的权重值；一个信息模态偏好向量，其为一多维向量，量化了所述文化群体对文本、静态图像、动画及交互式三维模型不同信息呈现模态的偏好程度； 语义深层映射与叙事转译引擎40，其与所述中医源端知识图谱模块10和所述文化认知模型数据库20通信，配置为接收包含待查询中医概念的请求，并依据所述文化认知模型，将所述待查询中医概念转译为符合目标文化认知习惯的解释性文本叙事；具体包括：中医概念解构单元41，配置为访问所述中医源端知识图谱模块10，通过图遍历将所述待查询中医概念分解为一组由功能、状态及现象描述构成的基础语义原语集合；跨认知域类比搜寻单元42，配置为利用内部集成的双编码器跨语言句嵌入模型，将所述语义原语及所述文化认知模型中的本体论锚点节点映射到共享的高维语义向量空间中，并随后在该向量空间中执行一个加权搜索算法，以确定最优的类比映射关系；所述跨认知域类比搜寻单元42所执行的加权搜索算法，是基于一个预设的类比适应度分数公式来为每一个潜在的类比映射关系进行评分，所述类比适应度分数公式被确定为： ； 其中，S为最终的类比适应度分数，Vtcm为中医语义原语的语义向量，Vccm为目标文化本体论锚点节点的语义向量，cos·为两个向量的余弦相似度，Wmetaphor为从所述文化认知模型中提取的、与所述本体论锚点节点相关的隐喻链接权重，α和β为预设的、用于调节语义相似性与隐喻一致性重要程度的超参数； 所述双编码器跨语言句嵌入模型的训练过程包括一个对抗性训练阶段，该阶段引入一个判别器以区分语义向量的来源，并通过最大化所述判别器的混淆程度来迫使两个编码器学习到一个对齐的、与特定语言无关的共享语义空间； 约束性叙事生成单元43，其配置为接收所述待查询中医概念、所述最优类比映射关系以及从所述文化认知模型中提取的主导性隐喻框架，并基于此结构化信息，生成所述解释性文本叙事，所述叙事的核心逻辑在于利用所述类比映射关系来阐释所述待查询中医概念；所述约束性叙事生成单元43采用一个基于Transformer架构的序列到序列生成式语言模型，生成过程受到一个高度结构化的提示的严格约束，该提示以JSON格式精确地、顺序地拼接了以下信息：待解释的源端中医概念标识符、由类比搜寻单元确定的得分最高的类比映射对、以及从文化认知模型中提取的与该类比映射相关的、权重最高的隐喻框架，基于此约束性输入，该单元生成解释性文本叙事； 多模态呈现合成模块50，其与所述语义深层映射与叙事转译引擎40连接，并与所述文化认知模型数据库20通信，配置为接收所述解释性文本叙事，并依据所述文化认知模型中记录的信息接收偏好，将所述文本叙事合成为一个包含多种媒体元素的用户呈现界面； 文化认知模型生成模块30，包括本体论锚点识别单元33，其配置为从预处理后的数据中与健康相关的子集中，提取高层级的、具有语义内聚性的主题，以确定为所述本体论锚点节点；所述本体论锚点识别单元33内部集成一种分层狄利克雷分配hLDA主题建模算法，通过无监督学习的方式，从文本中发现并提取出一个层次化的主题结构，并将该结构中高层级的主题确定为所述本体论锚点节点。

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