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龙图腾网获悉科大讯飞股份有限公司;河北省讯飞人工智能研究院;中科讯飞互联(北京)信息科技有限公司申请的专利知识点标注方法、模型的训练方法、计算机设备及存储介质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：CN114417785B 。

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：202111614301.X，技术领域涉及：G06F40/117；该发明授权知识点标注方法、模型的训练方法、计算机设备及存储介质是由汪意发;巩捷甫;盛志超;王士进;胡国平;秦兵;刘挺设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本知识点标注方法、模型的训练方法、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种知识点标注方法、模型的训练方法、计算机设备及存储介质，标注方法包括：获取目标文本；将目标文本输入预设的深层语言模型，得到目标文本对应的文本内容表征；获取预设的知识点标签集合对应的知识点表征，知识点表征是基于深层语言模型对知识点标签集合中的知识点标签进行处理得到的；对文本内容表征和知识点表征进行匹配处理，得到目标文本对应的知识点标签。基于深层语言模型可以对目标文本进行更深层的语义建模，得到的文本内容表征也可以更好地适应多标签分类任务；知识点表征包含了知识点体系的信息，与文本内容表征结合，可以提升知识点的识别效果。

本发明授权知识点标注方法、模型的训练方法、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种知识点标注方法，其特征在于，包括： 获取目标文本； 基于深层语言模型的词嵌入层，对所述目标文本进行词嵌入处理，得到文本向量；基于所述深层语言模型的多头自注意力网络，对所述文本向量进行处理，得到所述目标文本对应的文本内容表征； 获取预设的知识点标签集合对应的第二知识点表征，所述第二知识点表征是基于图神经网络对第一知识点表征进行语义增强得到的，所述第一知识点表征是基于所述深层语言模型对所述知识点标签集合中的知识点标签进行处理得到的； 对所述文本内容表征和所述第二知识点表征进行匹配处理，得到所述目标文本对应的知识点标签； 其中，所述获取预设的知识点标签集合对应的第二知识点表征，包括： 将预设的知识点标签集合中的知识点标签输入所述深层语言模型，得到所述第一知识点表征，所述第一知识点表征包括各知识点标签的表征向量； 获取所述知识点标签集合中知识点标签的关联信息； 基于图神经网络，根据所述关联信息对所述第一知识点表征中的表征向量进行语义增强，得到所述第一知识点表征对应的第二知识点表征，所述图神经网络建模不同知识点之间的关联关系。

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科大讯飞股份有限公司;河北省讯飞人工智能研究院;中科讯飞互联(北京)信息科技有限公司，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市合肥市高新开发区望江西路666号；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”。