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！

龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利长文本知识的特征融合方法、装置、存储介质和电子设备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：CN119377874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411258035.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权长文本知识的特征融合方法、装置、存储介质和电子设备是由孙亚强;吕志丰;蒿杰;赵良田设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本长文本知识的特征融合方法、装置、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种长文本知识的特征融合方法、装置、存储介质和电子设备。本公开的方法包括：将输入的长文本转换为N个分词，并将每个分词转换为d维的词向量；构建循环变换单元；以N个词向量和初始随机矩阵作为循环变换单元的输入以进行N次特征迭代，循环输出每次迭代的离散信息矩阵和全局信息向量；将循环变换单元第N次的迭代输出的离散信息矩阵和全局信息向量进行拼接，得到长文本的融合特征。本公开通过构建循环变换单元将长文本映射为互为关联的离散信息矩阵和全局信息向量，以实现对长文本的词向量特征的高效压缩，使任意长度的长文本知识均可以经过压缩形成固定大小的融合特征。

本发明授权长文本知识的特征融合方法、装置、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种长文本知识的特征融合方法，其特征在于，包括： 将输入的长文本转换为N个分词，并将每个分词转换为d维的词向量，N和d均为正整数； 构建循环变换单元； 以N个词向量和初始随机矩阵作为所述循环变换单元的输入以进行N次特征迭代，循环输出每次迭代的离散信息矩阵和全局信息向量，其中，所述初始随机矩阵和所述离散信息矩阵均为s*d的矩阵，所述全局信息向量为d维的向量，s为正整数； 将所述循环变换单元第N次的迭代输出的离散信息矩阵和全局信息向量进行拼接，得到所述长文本的融合特征； 所述循环变换单元至少包括第一Transformer模块和第二Transformer模块，所述第一Transformer模块用于输出所述全局信息向量，所述第二Transformer模块用于输出离散信息矩阵； 所述以N个词向量和初始随机矩阵作为所述循环变换单元的输入以进行N次特征迭代，循环输出每次迭代的离散信息矩阵和全局信息向量，包括： 在第1次迭代过程中，将第1个词向量与d维的全零向量相加后的和向量作为所述第一Transformer模块的Q值输入以及所述第二Transformer模块的K值输入和V值输入，将所述初始随机矩阵作为所述第一Transformer模块的K值输入和V值输入以及所述第二Transformer模块的Q值输入，使所述第一Transformer模块输出第1次迭代的全局信息向量，使所述第二Transformer模块输出第1次迭代的离散信息矩阵； 在第n次迭代过程中，将第n个词向量与第n-1次迭代的全局信息向量相加后的和向量作为所述第一Transformer模块的Q值输入以及所述第二Transformer模块的K值输入和V值输入，将第n-1次迭代的离散信息矩阵作为所述第一Transformer模块的K值输入和V值输入以及所述第二Transformer模块的Q值输入，使所述第一Transformer模块输出第n次迭代的全局信息向量，使所述第二Transformer模块输出第n次迭代的离散信息矩阵，n＝2,3,……,N。

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中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村东路95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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。