杭州电子科技大学王俊美获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利面向长文本的稠密信息检索方法与系统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：CN115391484B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210891288.0，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权面向长文本的稠密信息检索方法与系统是由王俊美;盛锦华;杨泽;辛雨设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向长文本的稠密信息检索方法与系统在说明书摘要公布了：为了克服现有技术检索耗时长、代价高，以及现有的检索方案语句分割后结果正确性不足的问题，提供了一种面向长文本的稠密信息检索方法与系统。通过将文本填充到相同字符量后通过BERT转换成向量表示，再进行压缩。在保持其语义关系不变的同时简化了单词的特征，使检索更注重语义关系，并同时降低了数据的大小。通过离线存储实现的检索系统，对检索请求的处理速度比现有技术更快，安全性也更高。
本发明授权面向长文本的稠密信息检索方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种面向长文本的稠密信息检索方法，其特征在于， S1：利用符合BERT模型输入要求长度的文本，配合查询相关性训练样本，训练模型； S2：将被检索文本，通过训练好的模型，得到分段式上下文编码表示； S2.1：将长文本进行切割，分别输入S1训练好的BERT模型，得到文本的分段的编码表示； S2.2：将得到BERT的最后一层的隐向量压缩后进行拼接后按文档编号依次存入每篇文档的表示，即为长文档的编码表示； S3：将查询文本，通过训练好的模型，得到查询的BERT编码表示； S3.1，得到查询语句的BERT编码表示； S3.2，将所述查询语句向量通过一个线性层进行压缩，得到查询的编码表示； S4：将查询的编码表示与长文档的编码表示进行交互，得到查询结果； S4.1：得到每个长文档编码表示片段中与每一个查询词向量余弦相似度最相近的词向量； 细粒度模型得到了片段中与查询值相似度最高的所有词； S4.2：计算片段的表示，并计算查询与单个片段表示的匹配值； S4.3：计算文档的总得分。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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