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龍圖騰網恭喜之江實驗室申請的專利一種基于類腦注意機制優(yōu)化機器閱讀理解能力的方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114861643B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210364206.7，技術領域涉及：G06F40/279；該發(fā)明授權一種基于類腦注意機制優(yōu)化機器閱讀理解能力的方法是由丁鼐;馬樹楷;鄒家杰設計研發(fā)完成，并于2022-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于類腦注意機制優(yōu)化機器閱讀理解能力的方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于類腦注意機制優(yōu)化機器閱讀理解能力的方法，該方法通過認知科學實驗采集閱讀眼動數據，以注視時長作為指標，量化人腦的閱讀注意分布；提取自下而上的文本特征、視覺特征和自上而下的問題相關特征，采用線性回歸方法擬合人腦閱讀注意分布；最后通過最大化模型準確率和最小化注意力模型輸出層單詞注意權重與人腦單詞注意分布估計值的交叉熵損失函數，利用反向傳播更新閱讀理解模型參數得到最優(yōu)模型注意機制。本發(fā)明既有效提升了機器閱讀理解任務的準確性，又可以用于解釋模型閱讀理解行為，為機器閱讀理解系統(tǒng)進一步優(yōu)化提供基礎。

本發(fā)明授權一種基于類腦注意機制優(yōu)化機器閱讀理解能力的方法在權利要求書中公布了：1.一種基于類腦注意機制優(yōu)化機器閱讀理解能力的方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：獲取閱讀文本與相應的閱讀理解問題，采集人類閱讀的眼動數據，并對眼動數據進行量化處理，得到人類閱讀注意分布；步驟二：對閱讀文本進行特征工程，選取自上而下的任務相關度與自下而上的統(tǒng)計值作為特征，得到用于預測人類注意分布的文本特征向量；步驟三：將語料對應的文本特征向量作為線性回歸模型的輸入，語料中文章上的人類閱讀注意分布作為觀測值，對文章單詞序列的人類注意分布進行建模；步驟四：將預測的人類注意分布作為類腦注意機制，引入人工神經網絡注意力模型，通過最小化人腦和模型在文本上的注意分布差異，以引導模型產生問題相關的類腦注意力分數計算機制；步驟五：將問題與問題所對應的閱讀文本輸入到訓練好的類腦注意機制機器閱讀模型中，根據輸出層計算得到答案。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人之江實驗室，其通訊地址為：310023 浙江省杭州市余杭區(qū)文一西路1818號人工智能小鎮(zhèn)10號樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。