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龙图腾网获悉西南交通大学;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司申请的专利一种自然语言理解方法、装置、设备及可读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：CN115952257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211542585.0，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种自然语言理解方法、装置、设备及可读存储介质是由凌丹;戴齐设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自然语言理解方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种自然语言理解方法、装置、设备及可读存储介质，涉及自然语言理解技术领域，包括：获取输入文本；将输入文本转化为输入向量；建立并训练双网络结构自然语言理解模型，得到训练后的所述双网络结构自然语言理解模型，所述双网络结构自然语言理解模型包括两种自然语言理解任务的语义编码器、语义解码器，两种自然语言理解任务的语义解码器用于对两个语义编码器的解析结进行交互与解码后分别得到相应的解码结果；将输入向量作为训练后的所述双网络结构自然语言理解模型的输入信息，求解所述双网络结构自然语言理解模型，得到输入文本对应的语义信息。本发明解决了现有技术自然语言理解任务无法共享或者负面信息交叉的问题。

本发明授权一种自然语言理解方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自然语言理解方法，其特征在于，包括： 获取输入文本； 将输入文本转化为输入向量； 建立并训练双网络结构自然语言理解模型，得到训练后的所述双网络结构自然语言理解模型，所述双网络结构自然语言理解模型包括两种自然语言理解任务的语义编码器、语义解码器，两种自然语言理解任务的语义编码器用于对输入向量进行解析后分别得到第一解析结果、第二解析结果，两种自然语言理解任务的语义解码器用于对第一解析结果、第二解析结果进行交互与解码后分别得到第一解码结果、第二解码结果； 将输入向量作为训练后的所述双网络结构自然语言理解模型的输入信息，求解所述双网络结构自然语言理解模型，得到输入文本对应的语义信息； 其中，将输入向量作为训练后的所述双网络结构自然语言理解模型的输入信息，求解所述双网络结构自然语言理解模型，得到输入文本对应的语义信息之后，还包括： 构建第一改进型交叉熵损失函数，所述第一改进型交叉熵损失函数内包括输出文本的长度、真实第一语义信息、第一语义信息的类别数目、第一理解模块的预测输出； 构建第二改进型交叉熵损失函数，所述第二改进型交叉熵损失函数内包括真实第二语义信息、第二语义信息的类别数目、第二理解模块的预测输出； 在根据每个训练批次训练双网络结构自然语言理解模型后，利用改进型交叉熵损失函数计算双网络结构自然语言理解模型的损失值，并使用Adam优化器对双网络结构自然语言理解模型的参数进行更新，训练批次包括至少两个样本数据，每个样本数据由第一信息转化得到； 若在预设数量的训练批次内损失值变化率小于第二预设值，停止训练并保存模型。

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西南交通大学;中国铁道科学研究院集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司，其通讯地址为：610031 四川省成都市二环路北一段111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”。

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