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龍圖騰網恭喜大連外國語大學申請的專利一種多任務引文意圖分類系統、構建方法及應用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：CN116415171B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202310392056.5，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種多任務引文意圖分類系統、構建方法及應用是由祁瑞華;劉鑫;陳恒;郭旭設計研發完成，并于2023-04-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多任務引文意圖分類系統、構建方法及應用在說明書摘要公布了：本發明提出一種多任務引文意圖分類系統構建方法，包括：獲得任務語料和多個輔助任務語料，將主任務語料輸入SciBERT預訓練語言模型中，獲得主任務語料的SciBERT預訓練語言模型表示；將多個輔助任務語料分別輸入SciBERT預訓練語言模型中，獲得多個輔助任務語料的SciBERT預訓練語言模型表示；提取主任務語料的異構特征集，將提取到的異構特征集與主任務語料的SciBERT預訓練語言模型表示進行融合，得到Inputintent；將步驟S1中獲得的輔助任務語料的SciBERT預訓練語言模型表示作為Inputauxiliary；通過軟參數共享約束和BiLSTM學習Inputintent中的隱含特征；通過BiLSTM學習Inputauxiliary中的隱含特征；使用多頭注意力機制計算主任務隱含特征權重，使用自注意力機制計算輔助任務隱含特征權重；多任務聯合學習，得到引文意圖分類系統。

本發明授權一種多任務引文意圖分類系統、構建方法及應用在權利要求書中公布了：1.一種多任務引文意圖分類系統構建方法，其特征在于，包括如下步驟：S1.獲得主任務的主任務語料和多個輔助任務的輔助任務語料，將所述主任務語料輸入SciBERT預訓練語言模型中，獲得所述主任務語料的SciBERT預訓練語言模型表示；將多個所述輔助任務語料分別輸入SciBERT預訓練語言模型中，獲得多個所述輔助任務語料的SciBERT預訓練語言模型表示；S2.提取主任務語料的異構特征集，將提取到的異構特征集與步驟S1中獲得的所述主任務語料的SciBERT預訓練語言模型表示進行融合，得到Inputintent；將步驟S1中獲得的所述輔助任務語料的SciBERT預訓練語言模型表示作為Inputauxiliary；S3.通過軟參數共享約束和BiLSTM學習步驟S2得到的Inputintent中的隱含特征；通過BiLSTM學習步驟S2得到Inputauxiliary中的隱含特征；S4.步驟S3中所述主任務隱含特征和輔助任務隱含特征學習完成后，所述主任務使用多頭注意力機制計算主任務隱含特征權重，所述輔助任務使用自注意力機制計算輔助任務隱含特征權重；S5.多任務聯合學習，使用稀疏分類交叉熵作為損失函數，將所述主任務和輔助任務進行正則化約束，獲得所述主任務和輔助任務的權重調整因子，得到引文意圖分類系統；所述步驟S1中，所述主任務為引文意圖分類任務，所述主任務語料為引文意圖分類任務語料；所述輔助任務包括引文位置分類任務和引文價值分類任務，所述引文位置分類任務用于分類引文所在段落的標題，所述引文價值分類任務用于分類一個句子是否包括引用，所述輔助任務語料包括引文位置分類任務語料和引文價值分類任務語料，所述引文位置分類任務語料與引文價值分類任務語料不包含引文意圖分類標注；所述步驟S2中，所述Inputintent如公式1所示，Inputintent＝SciBERTS,featureijS1其中，Inputintent為主任務引文意圖分類任務的輸入，SciBERTS為主任務語料的SciBERT預訓練語言模型表示，i為句子數，j為句子中的單詞數，featureijS為主任務語料異構特征集；featureij如公式2所示，featureij＝cat[Onehotjposj,pos_list,patternj,tfidfij,sentij]2其中，Onehotjposj,pos_list為用獨熱向量表示的詞性標注特征，patternj為句法結構特征，tfidfij表示單詞j在句子i中的TF-IDF值，sentij是域情感詞向量乘以TF-IDF向量的加權嵌入表示。

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