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龙图腾网获悉中国标准科技集团有限公司申请的专利一种基于多层特征融合的智能编写系统及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：CN119830872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510315641.4，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权一种基于多层特征融合的智能编写系统及方法是由许应成;王岩峰;张新;闫淑英;孙雪峰;蒋宇;朱金刚;任茜设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层特征融合的智能编写系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及文本处理技术领域，公开了一种基于多层特征融合的智能编写系统及方法，其系统包括：数据采集模块，被配置为采集文本数据，并对文本数据进行清洗；对文本数据进行分词、词性标注与命名实体识别的预处理操作；多层特征提取模块，被配置为判断文本数据的类别，根据类别对文本数据进行特征提取，文本数据的类别包括：词级与句级；特征融合模块，被配置为将词级和句级的文本数据的特征基于加权求和的方式进行融合；编写模块，被配置为基于融合后的特征编写生成文本。本发明通过对词级和句级文本数据进行多层次的特征提取，并基于加权求和的方式进行有效的特征融合，从而显著提高生成文本的质量，为用户提供更加准确、流畅的智能编写服务。

本发明授权一种基于多层特征融合的智能编写系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层特征融合的智能编写系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，被配置为采集文本数据，并对文本数据进行清洗；对文本数据进行分词、词性标注与命名实体识别的预处理操作； 多层特征提取模块，被配置为判断文本数据的类别，根据所述类别对文本数据进行特征提取，文本数据的类别包括：词级与句级； 特征融合模块，被配置为将词级和句级的文本数据的特征基于加权求和的方式进行融合； 编写模块，被配置为基于融合后的特征编写生成文本； 将词级和句级的文本数据的特征基于加权求和的方式进行融合时，包括： 将所有词级的文本数据对应的低维向量构成矩阵W，其中，每一行代表一个词的低维向量，每一列代表一个维度，对于第i个维度，计算第i维度上所有数值的标准差Vari； 获取所有词频的标准差Vart与所有逆文档频率的标准差Varf； 根据第i维度上所有数值的标准差、所有词频的标准差与所有逆文档频率的标准差计算词级的文本数据的权重； 将所有句级的文本数据的语义表示向量构成矩阵M，其中，每一行代表一个词的语义表示向量，每一列代表一个维度，对于第j个维度，计算第j维度上所有数值的标准差Varj； 获取句级的文本数据长度的标准差Vars；计算句级的文本数据句法结构的标准差Vare； 句级的文本数据句法结构的标准差满足以下关系： ； 其中，m为句级的文本数据的数量，k表示句法结构类型，qnk为第n个文本数据中的第k类句法结构的句法结构量化指标，μk为第k个句法结构的句法结构量化指标； 词级的文本数据的权重为： ； 句级的文本数据的权重为： ； 融合后的特征向量为： ； 其中，ω1为词级的文本数据的权重，ω2为句级的文本数据的权重，a、b、c分别为低维向量权重系数、词频权重系数与逆文档频率权重系数，a+b+c=1，A、B、C分别为句法结构权重系数、语义权重系数与长度权重系数，T为词级特征向量，G为句级特征向量，F为融合后的特征向量，I为词级文本数据的维度数量，J为句级文本数据的维度数量。

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