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龙图腾网恭喜富士通株式会社申请的专利呈现提示信息的方法和装置以及存储介质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：CN115114919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202110295319.1，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权呈现提示信息的方法和装置以及存储介质是由曹奕翎;郑仲光;孙俊设计研发完成，并于2021-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本呈现提示信息的方法和装置以及存储介质在说明书摘要公布了：公开了呈现提示信息的方法和装置以及存储介质。该方法包括：对神经网络输入包括实体和实体的上下文的电子文本、实体类型、上下文词性以及本文形式的多个预定义概念，其中该神经网络包括BERT模型和图卷积神经网络；使用BERT模型基于实体、上下文、实体类型和上下文词性的组合生成第一向量；使用BERT模型基于每一个概念生成第二向量；使用图卷积神经网络基于图生成第三向量，其中该图是基于多个概念和概念之间的关系而生成的；拼接第二向量和第三向量以生成第四向量；基于第一向量和第四向量计算实体和每一个概念之间的语义相似度；基于第一向量和语义相似度，确定实体对应于某一个概念；基于所确定的概念生成提示信息以呈现给用户。

本发明授权呈现提示信息的方法和装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种计算机实现的利用神经网络向查看电子文本的用户呈现提示信息的方法，其中所述神经网络包括BERT模型和图卷积神经网络，所述方法包括： 对所述神经网络输入所述电子文本、与所述电子文本有关的信息以及多个预定义的概念，其中，所述电子文本包括实体和所述实体的上下文，与所述电子文本有关的信息包括所述实体的类型和所述上下文的词性，所述概念是本文形式； 通过将所述实体和所述上下文所对应的向量与所述实体的类型和所述上下文的词性所对应的向量进行加权求和，来组合所述实体、所述上下文、所述实体的类型和所述上下文的词性； 使用所述BERT模型基于所述实体、所述上下文、所述实体的类型和所述上下文的词性的组合，生成第一向量； 使用所述BERT模型基于所述多个概念中的每一个概念生成第二向量； 使用所述图卷积神经网络基于图生成第三向量，其中，所述图是基于所述多个概念以及概念之间的关系而生成的； 通过拼接所述第二向量和所述第三向量，生成第四向量； 基于所述第一向量和所述第四向量计算所述实体和所述多个概念中的每一个概念之间的语义相似度； 基于所述第一向量和所述语义相似度，确定所述实体对应于所述多个概念中的一个概念； 基于所确定的对应于所述实体的概念生成所述提示信息，以呈现给所述用户。

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