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龙图腾网获悉浙商证券股份有限公司申请的专利基于信息熵和Transformer的分片方法、系统及装置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：CN120449880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510942401.7，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权基于信息熵和Transformer的分片方法、系统及装置是由黄玉锋;高翔;周位壬;张勉;薛波杰设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息熵和Transformer的分片方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信息熵和Transformer的分片方法、系统及装置，方法包括：计算待分片文本序列中每个词位置的基础惊异度指标及相应的注意力分布熵值；通过注意力分布熵值对基础惊异度指标进行动态调整，得到修正惊异度，得到候选边界位置集合；计算每个候选边界位置的KL散度及通过信息熵变化量得到局部熵增特征；基于自适应加权方式将修正惊异度、局部熵增特征和KL散度进行特征融合处理得到每个候选边界位置的边界得分；构建初始边界位置集合，通过对候选边界位置集合进行约束及优化调整，得到优化后边界位置集合；对待分片文本序列进行分割处理，得到符合语义逻辑的文本片段。本发明提出的分片方法在不同领域语料上均表现出良好的适应性。

本发明授权基于信息熵和Transformer的分片方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于信息熵和Transformer的分片方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于Transformer语言模型，计算待分片文本序列中每个词位置的基础惊异度指标及相应的注意力分布熵值； 通过所述注意力分布熵值对所述基础惊异度指标进行动态调整，得到修正惊异度，并基于所述修正惊异度，得到每个初步候选边界位置以形成候选边界位置集合； 通过KL散度算法计算候选边界位置集合中每个候选边界位置的KL散度，及通过信息熵变化量得到每个候选边界位置的局部熵增特征； 基于自适应加权方式将修正惊异度、局部熵增特征和KL散度进行特征融合处理，得到每个候选边界位置的边界得分，其中，修正惊异度、局部熵增特征和KL散度对应的权重参数根据约束及优化调整的结果进行动态调整； 基于边界得分，对候选边界位置集合进行约束及优化调整，得到优化后边界位置集合； 通过优化后边界位置集合对待分片文本序列进行分割处理，得到符合语义逻辑的文本片段。

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