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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于Bert的学术论文标题分级装置和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：CN120996032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511512415.1，技术领域涉及：G06F40/258；该发明授权一种基于Bert的学术论文标题分级装置和方法是由孙赫杨;戚耀;杨江;宋子奇;黄琰钦设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Bert的学术论文标题分级装置和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Bert的学术论文标题分级装置和方法，分级装置包括数据读取模块、特征融合模块、分级预测模块、动态上下文扩展模块和结构化标题树构建模块；其中，特征融合模块提取布局特征并归一化，然后将其线性投影后，复制到对应的标题文本块经分词后所有token对应的嵌入位置；最后将复制后的布局特征向量与对应token的文本嵌入向量在特征维度上拼接，并将拼接后的高维特征降维融合，输出融合多模态信息的嵌入向量；分级预测模块内置应用YARN算法分阶段训练后的分级模型，分级模型采用分阶段训练策略，为针对不同的目标上下文长度范围设定不同的旋转位置编码的基频参数和缩放因子。本发明分类准确率高，分类速度快。

本发明授权一种基于Bert的学术论文标题分级装置和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Bert的学术论文标题分级装置，其特征在于，包括： 数据读取模块，用于获取PDF格式学术论文解析后的文本块及布局信息； 特征融合模块，用于将识别为Title类型的标题文本块的文本信息，按其在文档中出现的自然顺序进行格式拼接和Token化编码；还为每个标题文本块生成对应的归一化布局特征向量，并将其线性投影后，复制到对应的标题文本块经分词后所有token对应的嵌入位置；最后将复制后的布局特征向量与对应token的文本嵌入向量在特征维度上拼接，并将拼接后的高维特征通过线性投影层降维融合，输出融合多模态信息的嵌入向量； 分级预测模块，用于执行标题分级，输出每个标题文本块的层级类别；所述分级预测模块内置应用YARN算法分阶段训练后的分级模型，所述分级模型为在Bert模型的输出层后外接不少于两层线性层形成的模型，所述分级模型的输入为融合多模态信息的嵌入向量，输出为每个标题文本块的层级类别；所述分阶段训练为针对不同的目标上下文长度范围设定不同的旋转位置编码的基频参数和缩放因子； 动态上下文扩展模块，用于在所述分级模型的输入序列长度大于2048时，临时调整旋转位置编码中的缩放因子，通过插值方式扩展位置编码支持范围，实现长序列推理；并在预测完成后，将所述缩放因子重置为系统默认值，并恢复原始旋转位置编码的基频参数； 结构化标题树构建模块，用于将所述分级预测模块输出的每个标题文本块的层级概率分布转化为最终预测标签，并按页面顺序与父子关系构建结构化标题树。

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之江实验室，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区中泰街道科创大道之江实验室；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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