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龙图腾网获悉中科苏州智能计算技术研究院;苏州中科乐联信息技术有限公司申请的专利一种表征智能合约的模型方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118821849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410713013.7，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种表征智能合约的模型方法是由黄有为;赵晓芳设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种表征智能合约的模型方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种表征智能合约的模型方法，包括如下步骤：收集大量区块链网络上开源的智能合约源码；清洗智能合约源码并生成结构化的代码树；基于深度神经网络设计预训练模型；将训练集智能合约代码输入至预训练模型学习；拆解出预训练模型中的输入层、编码层、输出层构成SmartBERT模型；调用SmartBERT模型输入智能合约源码生成表征。本发明通过拆解出预训练模型中的输入层、编码层、输出层构建SmartBERT模型，在SmartBERT的应用阶段，用户输入智能合约代码，便可生成表征整个智能合约的数学矩阵，该数学矩阵能够更准确地捕捉智能合约的上下文语义和结构信息，为后续智能合约相关的下游任务提供强大的支持。

本发明授权一种表征智能合约的模型方法在权利要求书中公布了：1.一种表征智能合约的模型方法，其特征在于，包括如下步骤： S1收集大量区块链网络上开源的智能合约源码； S2清洗智能合约源码并生成结构化的代码树； S3基于深度神经网络设计预训练模型，至少使用一万份以上的智能合约代码进行训练； 预训练模型基于Transformer架构的深度神经网络设计，其中在模型输出的数据结构中： 训练阶段，模型输出的是每个token在词表中的概率分布，选取概率最大的tokenID作为预测结果；应用阶段，模型的LMHead层被去除，增加Pooler输出层，输出数据为输入代码段所有分词token的表征向量，经过平均池化输出为代码段的表征向量，数据类型为浮点型； S4将训练集智能合约代码输入至预训练模型学习； S5拆解出预训练模型中的输入层、编码层、输出层构成SmartBERT模型； S5具体步骤如下： S501移除训练阶段中的语言模型头层，仅保留输入层、编码层，并增加输出层； S502输入层将输入的tokenID、位置和类型的整数序列转换为n维的浮点型词向量；编码层包含Transformer的多头自注意力编码层，内部包含残差连接、归一化层、全连接层和Dropout层； S503输出层为全连接层，通过Tanh激活函数输出表征向量； S6调用SmartBERT模型输入智能合约源码生成表征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中科苏州智能计算技术研究院;苏州中科乐联信息技术有限公司，其通讯地址为：215124 江苏省苏州市工业园区金鸡湖大道88号人工智能产业园D1单元；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。