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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种融合解耦表征的长尾词义消歧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：CN115600591B 。

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：202211265279.7，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权一种融合解耦表征的长尾词义消歧方法是由贺瑞芳;张俊伟设计研发完成，并于2022-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合解耦表征的长尾词义消歧方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合解耦表征的长尾词义消歧方法，包括：由待消歧文本学习目标词的词嵌入，亦即目标词嵌入，其中文本到向量的映射模型采用目标词编码器实现；由词典中的词义定义文本学习词义定义的文本嵌入，亦即词义定义嵌入，其中文本到向量的映射模型采用定义编码器实现；将获得的目标词嵌入与词义定义嵌入一式两份，一份直接用于计算传统表征方法下词义的相似度得分；另一份由解耦表征方法将其重塑，以获取解耦表征下词义的相似度得分，最后将两种表征方法下得分加权求和作为输出值；该解耦表征方法为一种受量子理论中纠缠态启发、基于VAE模型框架、能够有效降低原VAE模型采样噪声的表征方法。

本发明授权一种融合解耦表征的长尾词义消歧方法在权利要求书中公布了：1.一种融合解耦表征的长尾词义消歧方法，其特征在于，包括以下步骤： 由待消歧文本学习目标词的词嵌入，亦即目标词嵌入，获得目标词嵌入的编码器由预训练语言模型BERT实现，且该编码器被称为目标词编码器； 由词典中词义定义文本学习词义定义的文本嵌入，亦即词义定义嵌入，获得词义定义嵌入的编码器由预训练语言模型BERT实现，且该编码器被称为定义编码器； 将由目标词编码器与定义编码器分别获得的目标词嵌入与词义定义嵌入一式两份，一份直接用于计算目标词属于各个词义定义的得分，即目标词嵌入与各个词义定义之间的相似度，该得分被称为传统表征方法下的得分；另一份使用解耦表征方法将其重塑为解耦表征，并采用相同的方法计算解耦表征下目标词属于各个词义定义的得分，该得分被称为解耦表征方法下的得分；将两种表征方法下获得的得分进行加权求和，并将其作为最终的词义得分用于判别目标词所属的词义； 获取解耦表征的方法具体为一种受量子理论中纠缠态启发的变分自编码器VariationalAutoEncoder，VAE，该方法在VAE模型的基础之上构造，能够有效降低VAE模型的采样噪声；在实施过程中会像VAE模型一样主要被呈现为添加到损失函数的约束项，以指导、约束生成解耦的目标词嵌入和解耦的词义定义嵌入；对于长尾词义消歧任务而言，由于获取解耦表征不需要深度网络模型对特征进行深层次的抽取与融合，能够降低对训练样本的依赖；同时基于解耦表征，长尾词义消歧系统能够有针对性地去选择一些决定性的特征以实现表征降维的目的； 在模型训练过程中，通过直接优化系统最终输出的词义相似度得分，以实现目标词编码器与定义编码器联合训练，进而实现待消歧文本中的高频词义嵌入增强词典中词义定义嵌入的表征能力。

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