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！

龙图腾网恭喜彩讯科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的文档结构化编辑方法及装置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：CN119227649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202411750733.7，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权一种基于深度学习的文档结构化编辑方法及装置是由杨良志;白琳;汪志新;卢业波;方跃涵;廖丹;谢永顺设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的文档结构化编辑方法及装置在说明书摘要公布了：本申请的实施例提供了一种基于深度学习的文档结构化编辑方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取待处理的多层级文档；通过优化的编辑模型对所述多层级文档进行分层级语义分析，生成结构化编辑建议；基于所述结构化编辑建议，对所述多层级文档的各层级进行结构调整，完成对所述多层级文档的结构化编辑。以此方式，通过智能化的文档编辑方式，优化文档的结构，在保证内容的一致性和正确性的同时，大幅度提升了文档管理的效率和质量。

本发明授权一种基于深度学习的文档结构化编辑方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的文档结构化编辑方法，其特征在于，包括：获取待处理的多层级文档；通过优化的编辑模型对所述多层级文档进行分层级语义分析，生成结构化编辑建议；基于所述结构化编辑建议，对所述多层级文档的各层级进行结构调整，完成对所述多层级文档的结构化编辑；其中，通过如下微调参数对所述编辑模型进行优化： ；其中，为微调参数； 为多层级文档语义分析任务的损失函数； 为章节数量； 为章节中段落的数量； 为段落中的句子数量； 为句子中的词汇数量； 为第k个句子中的第l个词汇； 为控制正则化项的超参数； 为自适应正则化项；所述多层级文档包括章节、段落、句子和或词汇层级；所述多层级文档为层级树结构： ；其中，为多层级文档的层级树结构 为第i个章节中的第j个段落； 为章节中段落的数量； 为第j个段落中的第k个句子； 为段落中的句子数量； 为第k个句子中的第l个词汇； 为句子中的词汇数量;所述通过优化的编辑模型对所述多层级文档进行分层级语义分析，生成结构化编辑建议包括：通过优化的编辑模型，分别对所述多层级文档的章节层级、段落层级、句子层级进行语义分析；通过如下公式，将各层级的语义分析结果进行组合，生成分层级语义分析结果： ；其中，为整体多层级文档的分层级语义表示； 、和分别为章节、段落和句子的自注意力权重矩阵； 、和分别为章节、段落和句子的向量表示； 、和分别为章节、段落和句子的加权系数；基于所述分层级语义分析结果，生成结构化编辑建议；所述基于所述分层级语义分析结果，生成结构化编辑建议包括：基于所述分层级语义分析结果，通过如下公式将各层级的权重矩阵和向量表示进行整合，生成结构化编辑建议： ；其中，为结构化编辑建议； 为词汇层级的加权系数； 为词汇层级的自注意力权重矩阵；所述基于所述结构化编辑建议，对所述多层级文档的各层级进行结构调整，完成对所述多层级文档的结构化编辑包括：基于所述结构化编辑建议，分别对所述多层级文档的章节层级、段落和或句子进行调整；通过如下公式对章节层级、段落和或句子的调整结果进行整合，完成对所述多层级文档的结构化编辑： ； 为最终结构化编辑后的多层级文档； 为段落合并函数； 为章节调整函数； 为句子重组函数；所述段落合并函数根据以下公式确定： ；其中，为段落合并或分割的结果，以根据段落的语义关联度函数对段落进行合并或分割，当段落之间的关联度超过预定阈值时将段落合并；所述章节调整函数根据以下公式确定： ；其中，为调整后的章节顺序，以基于章节的逻辑优先级函数调整章节，使章节顺序符合逻辑或用户指定的标准；所述句子重组函数根据句子的关系度函数确定。

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彩讯科技股份有限公司，其通讯地址为：518063 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区科苑南路3176号彩讯科技大厦三十一层；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”。