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龙图腾网获悉深圳壹账通智能科技有限公司申请的专利文本关键词关联方法、装置、设备及存储介质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：CN115510188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211149555.3，技术领域涉及：G06F16/3332；该发明授权文本关键词关联方法、装置、设备及存储介质是由邹倩霞;徐亮设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本关键词关联方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种文本关键词关联方法，包括：在预构建的基础向量转换网络中添加多个语义特征层，得到原始向量转换模型，利用业务文本数据集合对原始向量转换模型进行模型训练，得到标准向量转换模型，基于待关联文本中词汇的词频及点互信息值提取候选关联词集合，利用标准向量转换模型对候选关联词集合进行向量转化，得到关联词向量集合，基于各向量的相似度对候选关联词集合中的目标关键词进行关联词关联，得到关联词汇图。本发明还涉及区块链技术，所述关联词汇图可存储在区块链的节点中。本发明还提出一种文本关键词关联装置、电子设备以及可读存储介质。本发明可以提高文本关键词关联的准确性。

本发明授权文本关键词关联方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本关键词关联方法，其特征在于，所述方法包括： 在预构建的基础向量转换网络中添加多个语义特征层，得到原始向量转换模型，包括：在所述基础向量转换网络的输入层后添加实体识别层及过滤层，在所述基础向量转换网络的映射层及输出层中间添加依存句法分析层及词性标注层，将添加所述实体识别层、过滤层、依存句法分析层及词性标注层的模型作为原始向量转换模型，其中，所述依存语法分析层与所述词性标注层串联； 获取业务文本数据集合，利用所述业务文本数据集合对所述原始向量转换模型进行模型训练，得到标准向量转换模型，包括：利用预设大小的滑动窗口对所述业务文本数据集合中的文本进行滑动选取，得到第一训练文本集合并输入至原始向量转换模型的输入层中，利用所述原始向量转换模型的实体识别层对所述第一训练文本集合中的文本进行实体识别并标记，将预设标记的实体进行删除处理，得到第二训练文本集合，利用所述原始向量转换模型的过滤层对所述第二训练文本集合中预设类型的文本进行删除处理，得到第三训练文本集合，对所述第三训练文本集合中的文本进行独热编码，得到编码向量集合，利用所述原始向量转换模型的映射层对所述编码向量集合中的向量进行加权平均，得到加权向量，利用所述原始向量转换模型的依存句法分析层及词性标注层对所述加权向量进行语义拼接，得到拼接向量，利用所述原始向量转换模型的输出层输出所述拼接向量的预测概率，在所述预测概率小于预构建的预测阈值时，调整原始向量转换模型的模型参数，并返回所述利用所述原始向量转换模型的映射层对所述编码向量集合中的向量进行加权平均的步骤，直至所述原始向量转换模型收敛，停止训练，得到所述标准向量转换模型； 获取待关联文本，基于所述待关联文本中词汇的词频及点互信息值从所述待关联文本中提取候选关联词集合； 利用所述标准向量转换模型对所述候选关联词集合进行向量转化，得到关联词向量集合，基于所述关联词向量集合中各向量的相似度对所述候选关联词集合中的目标关键词进行关联词关联，得到关联词汇图，包括：基于用户指令从所述候选关联词集合中选取目标关键词，利用所述标准向量转换模型对候选关联词集合中的目标关键词及非目标关键词进行向量转化，得到包含目标向量及非目标向量的关联词向量集合，计算所述非目标向量与所述目标向量间的相似度，将相似度大于或等于预设相似阈值的非目标向量作为第一关联向量，计算所述非目标向量与所述第一关联向量间的相似度，将相似度大于或等于预设相似阈值的非目标向量作为第二关联向量，将所述目标向量对应的目标关键词作为根节点，将所述第一关联向量对应的候选关联词作为第一关联节点，将所述第二关联向量对应的候选关联词作为第二关联节点，将根节点与第一关联节点相连，以及将第一关联节点与第二关联节点相连，得到关联词汇图。

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深圳壹账通智能科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)；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”。

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