福州大学廖祥文获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于定义、语法并融合协同注意力的论辩挖掘方法及系统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：CN116186638B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211628358.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于定义、语法并融合协同注意力的论辩挖掘方法及系统是由廖祥文;郑鹏程;刘翀凌;陈泓敏;陈迎迎设计研发完成，并于2022-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于定义、语法并融合协同注意力的论辩挖掘方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于定义、语法并融合协同注意力的论辩挖掘系统，包括：编码器模块，用于使用双向LSTM学习上下文信息；特征提取模块，用于使用堆叠的BiLSTMs、序列自注意机制和辅助softmax层对词向量进行特征提取，作为针对消失梯度问题的隐式辅助；梯度反转调节模块，用于使用梯度反转层来捕获类不变的特征；平行协同注意力定义对齐模块，用于使用基于残差融合粗粒度并行协同注意力的机制来发现输入文本关于主张和非主张的定义准则的不同关联特征；注意力正交投影学习与输出模块，用于通过注意正交投影层合并类不变特征和输入文本关于主张定义准则及非主张定义准则的特征，并经过softmax激活函输出分类结果；本发明能够高效地利用语法和关于主张的定义来进行主张检测。
本发明授权基于定义、语法并融合协同注意力的论辩挖掘方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于定义、语法并融合协同注意力的论辩挖掘系统，可用于检测包含主张的句子，其特征在于：所述系统包括： 编码器模块：用于使用双向长短时记忆神经网络LSTM学习上下文信息，以提取上下文信息的文本单词的词向量； 特征提取模块：用于使用堆叠的BiLSTMs、序列自注意机制和辅助softmax层对词向量进行特征提取：作为针对消失梯度问题的隐式辅助，提升网络的低级特征的准确度； 梯度反转调节模块：用于使用梯度反转层GRL来捕获类不变特征，即类之间共享的通用特征； 平行协同注意力定义对齐模块：用于使用基于残差融合粗粒度并行协同注意力的机制来发现输入文本关于主张和非主张的定义准则的不同关联特征； 注意力正交投影学习与输出模块：用于通过注意正交投影层合并类不变特征和输入文本关于主张定义准则及非主张定义准则的特征，并经过softmax激活函输出分类结果。
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福州大学，其通讯地址为：350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学；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”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号