买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于BART的多任务语义解析模型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：CN115309879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210936486.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于BART的多任务语义解析模型是由张卫山;王振琦;侯召祥;孙晨瑜;陈涛设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BART的多任务语义解析模型在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于BART的多任务语义解析模型，属于自然语言处理技术领域，模型包括词嵌入层、BART编码层、领域分类器、BART解码层、概率解码器、SPARQL解码器和语法检查器，本发明通过这七部分的配合，并基于Transformer的Encoder‑Decoder模型架构，通过词语删除、句子排列变换、文档旋转、词语填充等手段增加文本噪声，并将带噪声的输入解码映射为原始文本，通过训练得到序列到序列的编码器，在问答、翻译、摘要等生成任务中取得了更好的效果。本发明将自然语言直接转换为知识图谱查询语言SPARQL，简化问答步骤以起到减少误差累积的作用，并对问题进行领域识别，根据所属领域查询对应的专业领域知识库，从而提高问答准确率。

本发明授权一种基于BART的多任务语义解析模型在权利要求书中公布了：1.一种基于BART的多任务语义解析模型的构建方法，其特征在于：所述模型包括词嵌入层、BART编码层、领域分类器、BART解码层、概率解码器、SPARQL解码器和语法检查器；所述词嵌入层将输入问题中每个字符转化为向量表示，并输入BART编码层；所述BART编码层学习字符向量深层的语义信息并进行编码，将最后一层编码的隐含层向量表示分别输入领域分类器和BART解码层；所述领域分类器对最后一层隐含层向量进行文本分类，以求得该问题所属领域；所述BART解码层根据问题编码信息和上文解码信息，通过语言模型产生完整的解码信息；所述概率解码器对BART解码器最后一层输出的向量进行语义信息增强解码，并将解码信息输入SPARQL解码器模块；所述SPARQL解码器模块根据解码策略和领域信息，循环生成SPARQL查询语句，并将语句输入语法检查器模块；所述语法检查器用于检查SPARQL查询语句的语法错误； 所述BART使用标准的Transformer模型，包含6层Transformer编码器和6层Transformer解码器，所述BART编码层通过双向多头注意力机制综合学习不同子空间中的特征，捕捉更深层次的语义信息，具体为： Transformer编码器的多头注意力子层采用自注意力机制，为每个单词创建Query、Key和Value三个向量来计算自注意力得分，计算公式如下所示： 2 3 4 其中，为逻辑回归函数，函数用函数计算自注意力，通过不同的组合计算多组自注意力，通过函数将多组自注意力进行连接，组合成为多头注意力； 执行Transformer编码器的层归一化，防止出现协方差偏移问题，并通过残差连接以防止梯度消失，计算公式如下所示； 5 x为当前层双头注意力运算结果，为下一层的双头注意力运算结果，两个运算结果直接相加即进行残差链接，并通过进行层归一化； 通过前馈网络层与非线性激活函数ReLU，提高网络的非线性拟合效果； 将计算结果输入下一层Transformer编码器，共执行6层Transformer编码器，各层之间不会共享权值； 所述BART编码层根据问题编码信息和上文解码信息，通过语言模型实现SPARQL从左至右自回归文本生成，具体为： Transformer解码器的多头注意力子层采用自注意力机制，为每个字符的向量创建Query、Key和Value三个向量来计算自注意力得分，计算公式如上述公式2、公式3和公式4所示； 使用上三角MASK矩阵，屏蔽下文信息，使得每个词语只能关注上文信息，防止在训练时模型使用未来输入的单词； 执行Transformer解码的层归一化，防止出现协方差偏移问题，并通过残差连接以防止梯度消失，计算公式如公式5所示； 根据问题编码信息和上文解码信息，通过语言模型实现SPARQL从左至右自回归文本生成，语言模型计算如下所示： 6 上述公式为马尔可夫模型计算公式，表示起始字符，公式从第1字符开始计算后续字符出现的概率，表示在、至出现时，下一个字符为的概率为多少。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266000 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。