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龙图腾网获悉湖南芒果数智艺术科技有限责任公司申请的专利一种文物知识处理方法及相关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：CN120409475B 。

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：202510907795.2，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种文物知识处理方法及相关装置是由邬丹丹;谢亮;朱肖熹;尹锋;李文学;张斌设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文物知识处理方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文物知识处理方法及相关装置，涉及大数据领域，包括：获取待处理文物知识对应的文物文本数据，采用预训练词向量对文物文本数据进行文本嵌入得到文物词向量，将文物词向量输入至预训练的改进Transformer模型的编码器，映射为一组上下文感知的目标词向量，将目标词向量输入至改进Transformer模型的解码器进行解码得到文物知识处理结果。本发明实现了对文物知识的自动处理，通过采用量子自旋优化算法初始化前馈网络的权重保证权重初始化的稳定性，采用层间非线性耦合约束损失函数处理文物文本数据中的多维特征，采用量子加速梯度更新机制加快处理速度，因此可高效处理大规模、多维度的文物知识。

本发明授权一种文物知识处理方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种文物知识处理方法，其特征在于，包括： 获取待处理文物知识对应的文物文本数据； 采用预训练词向量对所述文物文本数据进行文本嵌入，将所述文物文本数据转换为文物词向量； 将所述文物词向量输入至预训练的改进Transformer模型的编码器，映射为一组上下文感知的目标词向量，其中，所述改进Transformer模型训练时采用量子自旋优化算法初始化前馈网络的权重，采用层间非线性耦合约束损失函数以及采用量子加速梯度更新机制加快处理速度；其中，所述量子自旋优化算法通过采用量子自旋旋转角度调整前馈网络的权重矩阵，所述量子自旋旋转角度通过输入数据和权重矩阵的内积计算得到；所述改进Transformer模型的训练过程还包括：基于所述层间非线性耦合约束损失函数，采用量子反馈机制动态更新所述前馈网络的权重矩阵；所述基于所述层间非线性耦合约束损失函数，采用量子反馈机制动态更新所述前馈网络的权重矩阵，包括：基于表征每一次迭代更新步长的学习率、权重梯度、量子加速梯度、所述层间非线性耦合约束损失函数关于权重的梯度、量子自旋优化反馈调节系数以及量子自旋反馈带来的权重调整，对第t次迭代的所述前馈网络的权重矩阵进行更新，得到第t+1次迭代的所述前馈网络的权重矩阵；所述量子加速梯度的确定过程包括：基于量子加速因子、表征量子自旋旋转操作且基于量子自旋旋转角度确定的量子优化算符、作为训练样本的文物词向量、交叉熵损失函数对第n个训练样本的梯度，得到所述量子加速梯度；所述量子加速因子依据预设的量子加速因子影响参数以及交叉熵损失函数对第n个训练样本的梯度确定； 将所述目标词向量输入至所述改进Transformer模型的解码器进行解码，得到文物知识处理结果。

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