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龍圖騰網恭喜江西師范大學申請的專利一種基于代碼空間解法相似度的問題嵌入表示方法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：CN119989006B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-20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：202510477006.6，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權一種基于代碼空間解法相似度的問題嵌入表示方法是由薛瀾;付廣成;楊旭;彭啟云;曾雪強設計研發完成，并于2025-04-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于代碼空間解法相似度的問題嵌入表示方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于代碼空間解法相似度的問題嵌入表示方法，包括如下步驟，構建數據集，并設定問題文本，對數據集和問題文本分別進行處理，獲得問題頂點向量和知識點頂點向量以及低維問題文本向量，對上述獲得的數據分別進行處理，分別獲得問題頂點向量的預測關聯概率、問題頂點向量和知識點頂點向量的聯合預測關聯概率、知識點頂點向量的預測關聯概率；定義問題頂點向量關聯的知識點集合并進行處理，得到平均知識點向量，基于上述獲得的預測關聯概率將問題頂點向量、平均知識點向量和低維問題文本向量進行處理，獲得最終的問題嵌入表示向量。本發明通過聯合考慮解法多樣性和知識點層級關聯，有效提升問題嵌入表示向量的表達能力。

本發明授權一種基于代碼空間解法相似度的問題嵌入表示方法在權利要求書中公布了：1.一種基于代碼空間解法相似度的問題嵌入表示方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1：構建數據集，數據集包含編程問題、知識點以及編程問題對應的全部提交代碼；步驟S2：對編程問題、知識點進行處理，得到問題頂點向量和知識點頂點向量，設定一個問題文本，并對問題文本進行處理，得到問題文本向量；步驟S3：通過對問題頂點向量進行處理，得到問題頂點向量的預測關聯概率；步驟S4：通過對問題頂點向量和知識點頂點向量進行處理，得到問題頂點向量和知識點頂點向量的聯合預測關聯概率；步驟S5：通過對知識點頂點向量進行處理，得到知識點頂點向量的預測關聯概率；步驟S6：對問題文本向量采用線性神經網絡映射得到低維問題文本向量；定義問題頂點向量關聯的知識點集合，通過算術平均法對知識點集合進行處理得到平均知識點向量，基于問題頂點向量的預測關聯概率、問題頂點向量和知識點頂點向量的聯合預測關聯概率和知識點頂點向量的預測關聯概率將問題頂點向量、平均知識點向量和低維問題文本向量進行拼接，構造出一階特征矩陣，通過定義交互函數對一階特征矩陣進行處理，構造二階特征矩陣，對一階特征矩陣和二階特征矩陣進行處理，獲得一階特征矩陣的標量和二階特征矩陣的標量，將一階特征矩陣的標量和二階特征矩陣的標量相加，獲得最終的問題嵌入表示向量。

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江西師范大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市高新技術開發區紫陽大道99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”。