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！

龙图腾网获悉中科云谷科技有限公司申请的专利相似文本的查询方法、装置、存储介质及处理器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：CN116821277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310573338.5，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权相似文本的查询方法、装置、存储介质及处理器是由李俊雄;刘志伟;尹思明;黄嘉振;陈娟设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本相似文本的查询方法、装置、存储介质及处理器在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种相似文本的查询方法、装置、存储介质及处理器。方法包括：在待查询文本的文本类型为第一类型词汇的情况下，将待查询文本分解为多个短词汇；确定每个短词汇的第一目标词向量；根据全部短词汇的第一目标词向量确定待查询文本的第二目标词向量，以确定文本数据库包括的每个词汇与待查询文本之间的第一相似度；根据第一相似度确定文本数据库中与待查询文本语义匹配的多个第一词汇，以及文本数据库中的每个词汇与每个第一词汇之间的目标相似度；确定文本数据库中目标相似度大于预设相似度阈值对应的词汇确定为与待查询文本匹配的目标词汇。极大程度地减少了文本向量无法识别、误差大的情况，提升了文本识别的成功率和准确度。

本发明授权相似文本的查询方法、装置、存储介质及处理器在权利要求书中公布了：1.一种相似文本的查询方法，其特征在于，所述方法包括： 确定待查询文本的文本类型； 在所述文本类型为第一类型词汇的情况下，将所述待查询文本分解为多个短词汇； 确定每个短词汇的第一目标词向量； 根据全部短词汇的第一目标词向量确定所述待查询文本的第二目标词向量； 根据所述第二目标词向量确定文本数据库包括的每个词汇与所述待查询文本之间的第一相似度； 根据所述第一相似度确定所述文本数据库中与所述待查询文本语义匹配的多个第一词汇，以及所述文本数据库中的每个词汇与每个第一词汇之间的目标相似度； 确定所述文本数据库中目标相似度大于预设相似度阈值对应的词汇确定为与所述待查询文本匹配的目标词汇； 所述确定每个短词汇的第一目标词向量包括： 针对每个短词汇，在所述短词汇存在第一词向量的情况下，根据所述第一词向量和每个词汇的第二词向量确定所述短词汇与所述文本数据库中的每个词汇之间的第二相似度； 针对每个短词汇，根据多个第二相似度确定所述第一目标词向量； 针对每个短词汇，在所述短词汇不存在所述第一词向量的情况下，根据所述文本数据库中任意一个词汇的向量维度确定所述第一目标词向量； 所述针对每个短词汇，根据多个第二相似度确定所述第一目标词向量包括： 针对每个短词汇，根据多个第二相似度确定所述文本数据库中与所述短词汇语义匹配的多个第二词汇； 针对每个短词汇，根据所述多个第二词汇的多个第二词向量确定所述第一目标词向量； 所述根据所述第一相似度确定所述文本数据库中与所述待查询文本语义匹配的多个第一词汇，以及所述文本数据库中的每个词汇与每个第一词汇之间的目标相似度包括： 确定所述文本数据库中的每个词汇与每个第一词汇之间的编辑距离对应的第三相似度； 针对所述文本数据库中的每个词汇，根据每个词汇与每个第一词汇之间的第一相似度和第三相似度确定所述目标相似度； 所述针对所述文本数据库中的每个词汇，针对所述文本数据库中的每个词汇，根据每个词汇与每个第一词汇之间的第一相似度和第三相似度确定所述目标相似度包括： 针对所述文本数据库中每个词汇，确定每个第三相似度与每个第一词汇的第一相似度的乘积； 针对所述文本数据库中每个词汇，根据多个乘积中的最大值和所述第一相似度确定所述目标相似度。

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科云谷科技有限公司，其通讯地址为：201306 上海市浦东新区南汇新城镇环湖西二路888号C楼；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。