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龍圖騰網(wǎng)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(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114861643B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210364206.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/279；該發(fā)明授權(quán)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(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-07向國家知識產(chǎn)權(quán)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(xué)實驗采集閱讀眼動數(shù)據(jù)，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(guān)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(quán)重與人腦單詞注意分布估計值的交叉熵損失函數(shù)，利用反向傳播更新閱讀理解模型參數(shù)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(wù)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(chǔ)。

本發(fā)明授權(quán)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(quán)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(yīng)的閱讀理解問題，采集人類閱讀的眼動數(shù)據(jù)，并對眼動數(shù)據(jù)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(wù)相關(guān)度與自下而上的統(tǒng)計值作為特征，得到用于預(yù)測人類注意分布的文本特征向量；步驟三：將語料對應(yīng)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(yù)測的人類注意分布作為類腦注意機制，引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dǎo)模型產(chǎn)生問題相關(guān)的類腦注意力分數(shù)計算機制；步驟五：將問題與問題所對應(yīng)的閱讀文本輸入到訓(xùn)練好的類腦注意機制機器閱讀模型中，根據(jù)輸出層計算得到答案。

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