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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利文本搜索方法、装置、设备以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：CN113569002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202110139356.3，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权文本搜索方法、装置、设备以及存储介质是由陈震鸿设计研发完成，并于2021-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本搜索方法、装置、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种文本搜索方法、装置、设备以及存储介质，属于机器学习领域。方法包括：获取目标文本中的第一关键词语的多个知识文本，多个知识文本用于表示第一关键词语具有的不同语义；基于第一关键词语以及目标文本中除第一关键词语以外的其他文本，获取第一关键词语的特征向量；基于第一关键词语的特征向量与多个知识文本的特征向量之间的相似度，将第一关键词语的特征向量与多个知识文本的特征向量进行融合，得到第一关键词语的知识融合向量；基于知识融合向量获取目标文本对应的搜索文本。对第一关键词语进行特征提取的过程中，引入了知识文本，从而提高后续基于知识融合向量获取的搜索文本的准确性。

本发明授权文本搜索方法、装置、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本搜索方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标文本中的第一关键词语的多个知识文本，所述第一关键词语为在不同语境下具有不同语义的词语，所述多个知识文本用于表示所述第一关键词语具有的不同语义； 基于所述第一关键词语以及所述目标文本中除所述第一关键词语以外的其他文本，获取所述第一关键词语的特征向量； 基于所述第一关键词语的特征向量与所述多个知识文本的特征向量之间的相似度，将所述第一关键词语的特征向量与所述多个知识文本的特征向量进行融合，得到所述第一关键词语的知识融合向量； 基于所述知识融合向量获取所述目标文本对应的搜索文本； 所述基于所述第一关键词语的特征向量与所述多个知识文本的特征向量之间的相似度，将所述第一关键词语的特征向量与所述多个知识文本的特征向量进行融合，得到所述第一关键词语的知识融合向量包括： 通过特征提取模型执行下述步骤： 基于所述第一关键词语的特征向量与所述多个知识文本的特征向量之间的相似度，确定所述第一关键词语的特征向量与所述多个知识文本的特征向量之间的多个第一关联权重，所述第一关联权重用于表示对应知识文本与所述第一关键词语的相关程度；基于多个第一关联权重，将所述第一关键词语的特征向量与所述多个知识文本的特征向量进行融合，得到所述第一关键词语的知识融合向量； 所述特征提取模型的训练方法包括： 获取样本数据，所述样本数据包括样本文本、样本搜索文本以及所述样本文本与所述样本搜索文本之间的样本相似度； 将所述样本文本和所述样本搜索文本输入到所述特征提取模型； 通过所述特征提取模型提取所述样本文本中的样本关键词语的知识融合向量以及所述样本搜索文本的知识融合向量； 基于所述样本关键词语的知识融合向量和所述样本搜索文本的知识融合向量之间的相似度与所述样本相似度之间的差异信息，采用下述损失函数，调整所述特征提取模型的模型参数： 其中，L为所述特征提取模型的损失函数，T为所述样本文本的总数，y为所述样本文本与所述样本搜索文本之间的所述样本相似度，其中，1表示所述样本文本与所述样本搜索文本匹配，0表示所述样本文本与所述样本搜索文本不匹配，γ为超参数，表示所述样本文本和所述样本搜索文本的理想最大相似度，d表示所述样本关键词语的知识融合向量和所述样本搜索文本的知识融合向量之间的相似度，Eqm表示所述样本关键词语的知识融合向量，Edm表示所述搜索关键词语的知识融合向量，M为向量的维数。

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