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龙图腾网获悉中国科学院文献情报中心申请的专利基于语义要素建模的跨领域文献价值评估方法、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：CN121542446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610024532.1，技术领域涉及：G06F16/383；该发明授权基于语义要素建模的跨领域文献价值评估方法、系统是由张彧;谢靖;张智雄;钱力;刘熠;李东阳;徐浩亮;张茹敏设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义要素建模的跨领域文献价值评估方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于语义要素建模的跨领域文献价值评估方法、系统，涉及学术文献挖掘相关领域，方法包括：构建分级跨领域文献库；根据当前文献的领域深度从分级跨领域文献库中获取跨领域同级文献库；通过语义要素抽取模板获取当前文献的多维语义要素以及跨领域同级文献库中的多维语义要素库；训练价值迁移权重映射模型进行跨领域文献的价值迁移权重映射，得到每个领域下的价值迁移权重；将多维语义要素和多维语义要素库进行迁移权重对齐输出每个领域下第一文献价值大于预设文献价值阈值的标识文献。本申请解决现有文献价值评估存在的样本依赖度高、跨领域适配性差、语义理解浅的技术问题，达到跨领域高价值学术文献精准筛选与高效推荐的技术效果。

本发明授权基于语义要素建模的跨领域文献价值评估方法、系统在权利要求书中公布了：1.基于语义要素建模的跨领域文献价值评估方法，其特征在于，所述方法包括： 构建分级跨领域文献库，所述分级跨领域文献库通过对库中文献进行领域深度标注，按照标注的领域深度对库中文献进行分级索引存储； 根据当前文献的领域深度从所述分级跨领域文献库中获取跨领域同级文献库； 通过语义要素抽取模板获取当前文献的多维语义要素，以及所述跨领域同级文献库中的多维语义要素库； 训练价值迁移权重映射模型，所述价值迁移权重映射模型用于进行跨领域文献的价值迁移权重映射，得到每个领域下的价值迁移权重； 按照每个领域下的价值迁移权重将所述多维语义要素和所述多维语义要素库进行迁移权重对齐，输出每个领域下第一文献价值大于预设文献价值阈值的标识文献； 按照标注的领域深度对库中文献进行分级索引存储，方法包括： 对库中文献进行关键词向量和关键句向量提取，得到关键词句向量集合； 定义多级领域深度标签以及对应的多级词句向量集合，其中，所述多级领域深度标签包括基础层深度、方法层深度、应用层深度以及交叉层深度； 引入余弦相似度对所述多级词句向量集合与所述关键词句向量集合进行余弦相似度计算，输出每个文献在所属领域下的领域深度标签； 根据每个文献在所属领域下的领域深度标签对库中文献进行分级索引存储； 训练价值迁移权重映射模型，方法包括： 构建多领域比对文献样本，对所述多领域比对文献样本进行跨领域引用次数标注； 通过语义要素抽取模板对所述多领域比对文献样本进行多维语义要素抽取，得到多维语义要素对比样本； 初始化价值迁移权重，根据所述初始化价值迁移权重计算所述多维语义要素对比样本的损失数据； 基于所述损失数据对所述初始化价值迁移权重进行梯度优化，直至得到与每个领域映射的价值迁移权重，生成价值迁移权重映射模型。

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