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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于神经网络架构搜索技术的对话文本情景划分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：CN115203402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202210507663.7，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于神经网络架构搜索技术的对话文本情景划分方法是由林劼;李赛鹏;姜铼;王元芳;肖新宇;梁玉龙设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络架构搜索技术的对话文本情景划分方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络架构搜索技术的对话文本情景划分方法，方法包括：对话文本句向量转换，构建句向量模型将对话文本语句转换为同一维度的句向量特征；将对话文本按照语义特征划分为若干段落，构建分段模型，将对话文本分段作为序列标注任务，使用三个分段符号标识一个文本段落；在模型中使用CRF约束最后输出分段符号之间的先后顺序，并基于神经网络架构搜索技术搜索循环神经网络RNN结构；将离散的文本段落按照对话情景划分和对话文本聚类，并调整最后的聚类效果形成聚类簇。本发明解决了训练样本短缺的问题，对于对话文本领域一些下游任务能提供更好的支持，有着更强的对话语义捕获能力，可以更好地将对话文本按照情景进行划分。

本发明授权一种基于神经网络架构搜索技术的对话文本情景划分方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络架构搜索技术的对话文本情景划分方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：对话文本句向量转换，训练一个用于捕获对话语义信息的句向量模型，在句向量模型构建完成后，利用模型将对话文本语句转换为同一维度的句向量特征； 步骤二：将对话文本按照语义特征划分为若干段落，构建分段模型，将对话文本分段作为序列标注任务，使用三个分段符号标识一个文本段落；在分段模型中使用条件随机场CRF约束最后输出分段符号之间的先后顺序，并基于神经网络架构搜索技术搜索一种用于捕获对话语义信息的循环神经网络RNN结构；具体包括以下子步骤： 步骤21：通过基于强化学习的神经网络架构搜索方法搜索一种新型循环神经网络架构DRNN，用于捕获对话句向量中的语义信息； 步骤22：在DRNN的输出特征矩阵之后接一层使用条件随机场CRF来约束分段符号之间的顺序，其中S表示段落开始语句，M表示段落中间的语句，E表示段落结束语句；对于已知输入对话序列Dialogue={,,..,}，经过CRF输出的分段标记符号为T={,,..,}，则T的得分可如下式所示： 其中，ScoreS,T表示分段标记符号T的得分，A表示CRF的转移矩阵，P表示输出的概率矩阵； 当训练完成后，确定CRF的转移矩阵参数；输出所有序列得分并取序列得分最大的序列作为对话句向量的最终语义输出，具体如下式所示： 其中，表示输入对话序列S时可以输出的所有分段标记序列； 步骤23：在训练集上优化对分段模型的参数进行优化； 步骤24：在验证集上对控制器的参数进行优化； 步骤25：得到对话文本的分段结果； 步骤三：将离散的文本段落按照对话情景划分，基于DBSCAN算法提出一种对话段落情景聚类算法进行对话文本聚类，并通过调控密度半径和样本阈值调整最后的聚类效果，最后形成的聚类簇即可视为划分好的对话情景。

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