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南京信息工程大學韓進獲國家專利權

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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于RoBERTa知識蒸餾的相似度文本挖掘方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119227665B

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202411755041.1,技術領域涉及:G06F40/194;該發明授權一種基于RoBERTa知識蒸餾的相似度文本挖掘方法及系統是由韓進;楊良設計研發完成,并于2024-12-03向國家知識產權局提交的專利申請。

一種基于RoBERTa知識蒸餾的相似度文本挖掘方法及系統在說明書摘要公布了:本發明公開了一種基于RoBERTa知識蒸餾的相似度文本挖掘方法及系統,包括:將句子嵌入映射到概率分布空間以轉化為概率分布,利用KL散度衡量句子嵌入之間的語義差異,調整嵌入向量的參數,減小相似句子對的KL散度的同時增加不相似句子的KL散度;基于KL散度優化后的損失函數進行反向傳播,更新詞向量參數,保存優化后的句子向量,生成詞向量空間;對基于RoBERTa的知識蒸餾嵌入模型進行訓練,將深層模型中的豐富語義信息遷移至輕量化的學生模型;采用訓練完成的學生模型執行相似度文本挖掘任務。本發明能夠更好地捕捉句子之間的細微語義差異,顯著提升了語義相似度計算的精度和計算效率。

本發明授權一種基于RoBERTa知識蒸餾的相似度文本挖掘方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種基于RoBERTa知識蒸餾的相似度文本挖掘方法,其特征在于,所述方法包括以下步驟:S1,將句子嵌入映射到概率分布空間以轉化為概率分布,利用KL散度衡量句子嵌入之間的語義差異,調整嵌入向量的參數,減小相似句子對的KL散度的同時增加不相似句子的KL散度;基于KL散度優化后的損失函數進行反向傳播,更新詞向量參數,保存優化后的句子向量,生成詞向量空間;S2,基于生成的詞向量空間,對基于RoBERTa的知識蒸餾嵌入模型進行訓練,將深層模型中的豐富語義信息遷移至輕量化的學生模型;在訓練過程中,定期驗證學生模型在語義相似度任務上的性能指標,直至性能指標趨于穩定并滿足預設要求,完成訓練;S3,采用訓練完成的學生模型執行相似度文本挖掘任務。

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南京信息工程大學,其通訊地址為:210044 江蘇省南京市浦口區寧六路219號;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”。

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