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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种文本血缘确定方法、装置、设备及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：CN114638302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210264707.8，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种文本血缘确定方法、装置、设备及介质是由王文举;陈立力;周明伟设计研发完成，并于2022-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本血缘确定方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种文本血缘确定方法、装置、设备及介质，由于本申请中，在接收到待确认血缘关系的第一文本后，先将该第一文本输入到预先训练完成的文本标准化模型中，获得标准化的第二文本，并确定该第二文本以及预先保存的每个源文本之间的相似度，进而根据每个相似度，确定与该第一文本存在血缘关系的目标源文本，有效的提高了文本血缘确定的准确性，保证了后续文本治理的准确性。

本发明授权一种文本血缘确定方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种文本血缘确定方法，其特征在于，所述方法包括： 接收待确认血缘关系的第一文本，将所述第一文本输入到预先训练完成的文本标准化模型中，输出所述第一文本对应的第二文本； 针对预先保存的源数据库中的每个源文本，确定所述第二文本与该源文本之间的相似度； 将相似度最大值对应的源文本，确定为与所述第一文本存在血缘关系的目标源文本； 所述针对预先保存的源数据库中每个源文本，确定所述第二文本与该源文本之间的相似度包括： 针对预先保存的源数据库中的每个源文本，将所述第二文本以及该源文本输入到预先训练完成的特征向量获取模型中，获取所述第二文本对应的第一目标特征向量，以及该源文本对应的第二目标特征向量；根据所述第一目标特征向量以及所述第二目标特征向量，确定所述第二文本与该源文本之间的相似度； 训练所述特征向量获取模型包括： 获取第一样本集中的任一第一样本文本对，其中，所述第一样本文本对包括：样本文本以及所述样本文本对应的源样本文本； 将所述样本文本以及所述源样本文本输入到原始特征向量获取模型中，获得所述样本文本对应的第一样本特征向量以及所述源样本文本对应的第二样本特征向量； 根据所述第一样本特征向量、所述第二样本特征向量以及预先保存的目标参数向量，确定目标损失值，并根据所述目标损失值，对所述原始特征向量获取模型进行训练； 其中，在对原始特征向量获取模型进行训练的过程中，以样本文本中的字段为单位进行训练，并依次进行迭代后，确定整个样本文本对应的样本特征向量； 依次进行迭代的过程包括： 基于该原始特征向量获取模型以及该样本文本中的当前字段对应的第一特征向量，获得预测的该当前字段对应的特征向量，其中，该预测的该当前字段对应的特征向量为该原始特征向量模型的隐藏层输出的当前字段对应的隐藏层特征向量；具体的，该第一特征向量的确定过程包括：采用长短期记忆网络，根据预测的前一个字段对应的隐藏层特征向量和当前字段的嵌入向量做输入，与预设的权重矩阵加权求和，获得第一特征向量；其中，该嵌入向量中各个分量分别为该字段的语义信息以及语法结构信息对应的特征值；其中，每个字段对应的嵌入向量为根据大量的语料样本训练出来的嵌入向量模型中输出的；继续进行基于该原始特征向量获取模型以及该第一特征向量，确定预测的下一字段对应的特征向量的过程，直至确定预测的该文本的最后一个字段对应的特征向量，该最后一个字段的特征向量也就是整个样本文本输入到原始特征向量获取模型后，输出的样本特征向量。

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