面向区块链支持的房地产的文档数据匹配
密码学与安全
2026-01-01 v1 分布式、并行与集群计算
摘要
房地产行业仍然高度依赖人工文件处理和验证，导致流程效率低下且容易发生欺诈。这项工作提出了一个系统，该系统集成了光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLP）和可验证凭证（VCs），以实现文档提取、验证和管理的自动化。该方法将异构文档格式标准化为可验证凭证，并应用自动化数据匹配来检测不一致之处，同时区块链提供了一个去中心化的信任层，以增强透明度和完整性。开发了一个原型，包括（i）一个在合成数据集上训练的 OCR-NLP 提取管道，（ii）一个用于凭证发行和管理的后端，以及（iii）一个支持发行者、持有者和验证者交互的前端。实验结果表明，这些模型在多种文档类型上达到了有竞争力的准确率，并且端到端管道在保持可靠性的同时减少了验证时间。所提出的框架展示了简化房地产交易、增强利益相关者信任以及实现可扩展、安全的数字流程的潜力。
引用
@article{arxiv.2512.24457,
title = {Document Data Matching for Blockchain-Supported Real Estate},
author = {Henrique Lin and Tiago Dias and Miguel Correia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.24457},
year = {2026}
}