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龙图腾网获悉北京版证版权代理有限公司申请的专利基于神经网络模型的用户手册自动编制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：CN120218038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510317720.9，技术领域涉及：G06F40/186；该发明授权基于神经网络模型的用户手册自动编制方法及系统是由范佳山设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络模型的用户手册自动编制方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及生成式大模型技术领域，具体涉及基于神经网络模型的用户手册自动编制方法及系统，设置用户手册模板和基于BERT模型加CRF神经网络的语义提取模型，对语义提取模型进行训练微调，语义提取模型接收开发文档数据，提取开发文档中用户手册相关的实体信息，并将实体信息填充至用户手册模板，生成完整用户手册。在用户手册模板设置短语替换位置和文本替换位置，利用基于BERT模型加CRF神经网络的语义提取模型，从开发文档中与相应位置一一匹配的实体信息，和原有的辅助字段结合，自动生成用户手册各内容模块对应的完整的自然语言段落，节约了开发人员的时间，提高了用户手册的编制效率。

本发明授权基于神经网络模型的用户手册自动编制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络模型的用户手册自动编制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：设置用户手册模板和基于BERT模型加CRF神经网络的语义提取模型，对语义提取模型进行训练微调； S2：语义提取模型接收开发文档数据，提取开发文档中用户手册相关的实体信息，并将实体信息填充至用户手册模板，生成完整用户手册； 在用户手册模板设置短语替换位置和文本替换位置，利用语义提取模型提取与相应位置一一匹配的实体信息； 在语义提取模型中设置与CRF神经网络并行的实体辅助检索模型，以与CRF神经网络配合进行段落特征实体及其子实体的识别，实体辅助检索模型实体识别的具体方法如下： 对训练集中经BERT转化的语义向量建立与自定义实体类型的映射字典D， 其中，Si表示语义向量，yi表示实体类型，N代表实体类型的总数； 将语义表示向量输入实体辅助检索模型，利用余弦相似度筛选向量的Top-K近邻， 其中，Nt代表近邻集合，K代表近邻数量，rank为从高到低的排序函数，St为输入向量，Sj,yj为D中键值对； 使用径向基函数RBF对近邻集进行相似度权重分配生成实体类型概率分布Pknn， 其中，Xt为输入样本，C为实体类型，σ为RBF中的带宽参数，其默认值为0.5，作用是控制邻近样本的权重对最终投票的影响强度，σ越小，权重随距离增加衰减越快，通过预训练调整σ的值，I为指示函数，条件成立时取1，否则0； 将BERT模型输出的语义表示向量同时输入CRF神经网络和实体辅助检索模型，分别获取其基于CRF的实体类型概率分布Pcrf和基于实体辅助检索模型实体类型概率分布Pknn，基于权重投票对两个概率分布进行组合生成最终的概率分布，具体公式如下： Pfinaly＝λt·Pcrfyt+1-λt·Pknnyt， 其中，yt代表实体类型，λt代表权重系数，选取概率最高的实体类型。

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