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龙图腾网获悉中国科学院文献情报中心申请的专利基于大规模预训练模型的科技文献语义查新方法及系统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：CN121301542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511389166.1，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于大规模预训练模型的科技文献语义查新方法及系统是由李涵昱;张智雄;叶志飞;刘熠;王猛;李东阳;吕俊设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大规模预训练模型的科技文献语义查新方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于大规模预训练模型的科技文献语义查新方法及系统，涉及信息检索技术领域，包括：获取目标用户的查询输入文本和检索约束条件，进行预处理和标准化处理，获得预处理查询输入文本；进行多粒度语义编码融合，确定预处理查询输入文本语义向量；进行领域自适应微调，获得优化BERT模型；构建要素分类器，进行要素语义表示生成，获得要素语义表示结果；进行综合新颖性评估，获得综合新颖性评级；进行差异性自动化分析，获得差异分析结果。本发明解决了现有技术中基于预训练模型的检索方案采用单一粒度的语义表示，无法充分捕获专业术语的复合语义结构，导致查新结果不够精准的技术问题。

本发明授权基于大规模预训练模型的科技文献语义查新方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大规模预训练模型的科技文献语义查新方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标用户的查询输入文本和检索约束条件，并对所述查询输入文本进行预处理和标准化处理，获得预处理查询输入文本； 通过多粒度特征提取器对所述预处理查询输入文本进行多粒度语义编码融合，确定预处理查询输入文本语义向量； 基于领域知识图谱和低秩矩阵调整模型对BERT模型进行领域自适应微调，通过联合损失函数对微调过程进行约束，获得优化BERT模型； 基于所述优化BERT模型构建要素分类器，并利用所述要素分类器对预处理查询输入文本语义向量进行要素语义表示生成，获得要素语义表示结果； 所述要素语义表示结果包括文本中的技术目标、手段、效果和应用场景要素的语义表示，形成结构化的表示； 根据所述要素语义表示结果从语义新颖性、技术新颖性和应用新颖性三个维度对查询输入文本进行综合新颖性评估，获得综合新颖性评级； 当所述综合新颖性评级满足预设新颖性等级时，根据所述要素语义表示结果进行差异性自动化分析，获得差异分析结果； 所述通过多粒度特征提取器对所述预处理查询输入文本进行多粒度语义编码融合，确定预处理查询输入文本语义向量，包括： 获取BERT模型对预处理查询输入文本进行文本切分，获得词语级语义编码向量； 使用预设滑动窗口对所述预处理查询输入文本进行提取并进行池化标识，获得短语级语义编码向量； 获取所述BERT模型对所述预处理查询输入文本的CLStoken表示，获得句级语义编码向量； 获取自注意力权重，并基于所述自注意力权重对所述词语级语义编码向量、短语级语义编码向量和句级语义编码向量进行多粒度语义编码融合，确定所述预处理查询输入文本语义向量。

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