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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于神经符号融合算法的数值推理问题弱监督求解方法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：CN120317361B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510306023.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于神经符号融合算法的数值推理问题弱监督求解方法及存储介质是由曾娟;彭勃;罗炜麟;李耀华;万海设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经符号融合算法的数值推理问题弱监督求解方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理技术，为一种基于神经符号融合算法的数值推理问题弱监督求解方法及存储介质。其方法包括：收集训练数据集，训练数据集中的每一条样本si包括字符串xi和浮点数yi，xi表示数值推理问题的题面，yi表示数值推理问题的数值解；训练神经网络，神经网络包括m个记忆格，表示求解问题所需要的最多计算步骤数量；将数值推理问题表示为最大长度为l的序列；将数值推理问题输入神经网络中，推理得到问题的数值解；解析神经网络的隐藏层输出，得到数值解的计算步骤。本发明输出的求解过程与最终答案一致，具有高可信度；只需要弱监督训练，即训练数据中不需要包含求解过程，训练成本低。

本发明授权一种基于神经符号融合算法的数值推理问题弱监督求解方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经符号融合算法的数值推理问题弱监督求解方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集训练数据集，所述训练数据集中的每一条样本si包括xi和yi，其中xi为字符串，表示数值推理问题的题面；yi为浮点数，表示数值推理问题的数值解； S2、训练神经网络fθ，得到训练好的神经网络 神经网络表示为fθ:Vl→R，其中θ表示神经网络的参数；V是一个集合，表示自然语言词表；l是一个整数，表示题面的长度；R是实数集； 神经网络包括m个记忆格，m表示求解问题所需要的最多计算步骤数量；每个记忆格包括数值域和语义域；第i个记忆格的数值域记为vi∈R，语义域记为d表示特征向量的维度； S3、将数值推理问题q表示为最大长度为l的序列，序列中的每个词元均为词表V中的元素；将数值推理问题输入神经网络中，推理得到问题的数值解 S4、解析神经网络的隐藏层输出，得到数值解a的计算步骤； 步骤S3包括以下步骤： S31、通过预处理提取出数值推理问题q题面中的所有数值，将其存入神经网络的前kq个记忆格，得到数值推理问题的特征向量kq为数值推理问题的数值个数； S32、从第kq+1个记忆格到第m个记忆格逐步进行填充，每填充一个记忆格代表获得一个求解步骤，第m个记忆格中的数值域vm即为数值推理问题的最终解。

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