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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利文本信息答复方法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：CN121052289B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511574457.8，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权文本信息答复方法及装置是由温东超;梁玲燕;刘璐设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本信息答复方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种文本信息答复方法及装置，涉及知识蒸馏技术领域，包括：基于注意力层面的细粒度分布和粗粒度结构，进行全维度知识迁移，并结合注意力分组整合、可学习矩阵维度统一和双重损失约束，以进行相应的文本处理等操作，解决了相关技术中，蒸馏知识迁移过于片面，教师网络与学生网络进行层间一对一知识蒸馏时，容易导致双方在对应蒸馏层生成的注意力图的数量和维度无法匹配，极大影响蒸馏效果与学生网络性能的技术问题，达到了显著提升知识蒸馏的效率与效果，有助于学生网络充分吸收教师网络的注意力模式，增强学生网络在文本处理等任务中的性能的技术效果。

本发明授权文本信息答复方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种文本信息答复方法，其特征在于，包括以下步骤： 从预设的自然语言处理模型的教师网络中选取满足预设网络层贡献度要求的预设数量的教师网络层，并从所述自然语言处理模型的学生网络中选取满足所述预设网络层贡献度要求的所述预设数量的学生网络层，且对所述教师网络层和所述学生网络层进行网络层匹配，以构建对应的蒸馏层集合； 分别获取所述蒸馏层集合的任一蒸馏层中的教师网络层和学生网络层的注意力图集合，并对所述注意力图集合进行分组整合，以得到满足预设数量要求的注意力图组，且将所述注意力图组中的注意力图进行按列拼接操作，以生成对应的教师聚合矩阵和学生聚合矩阵； 分别确定所述教师聚合矩阵和所述学生聚合矩阵对应的矩阵维度，以根据所述矩阵维度分别构建所述教师聚合矩阵和所述学生聚合矩阵对应的可学习转换矩阵，并分别对所述教师聚合矩阵和所述学生聚合矩阵与对应的可学习转换矩阵进行矩阵乘法操作，以得到对应的教师特征方阵和学生特征方阵； 基于所述教师特征方阵和所述学生特征方阵，确定所述自然语言处理模型对应的双重蒸馏损失函数，以基于所述双重蒸馏损失函数，训练所述学生网络，以利用训练后的学生网络对目标用户输入的文本信息进行推理，生成所述文本信息对应的回复信息。

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