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龙图腾网获悉中核武汉核电运行技术股份有限公司申请的专利一种应用于核电行业的专业分词方法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：CN116306611B 。

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：202111463783.3，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种应用于核电行业的专业分词方法是由张廉;蔡汉坤;杨逗;王晓东;刘莉;杨朦;李贵莲;董宁;王奎;胡攀设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于核电行业的专业分词方法在说明书摘要公布了：本发明属于核电行业自然语言处理领域，具体涉及一种应用于核电行业语料的专业分词方法，包括核电专业词库构建、核电停用词词库构建、核电同义词词库构建、核电同一指代词词库构建、核电领域的新词识别、核电领域实体自动识别、核电领域同义词自动识别、核电语料中文精准分词等操作。本发明的有益效果在于：彻底解决核电行业语料中文分词不准确的问题，为后续大数据、人工智能在核电自然语言处理领域的应用打下坚实的基础，减少核电领域其他从业人员在自然语言处理方面的投入。

本发明授权一种应用于核电行业的专业分词方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于核电行业的专业分词方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：通过梳理语料，建立核电专业词库； 步骤2：建立核电停用词词库； 步骤3：建立核电同义词词库； 步骤4：建立核电同一指代词词库； 步骤5：将上述步骤1~4中构建的核电专业词库、核电停用词词库、核电同义词词库、核电同一指代词词库和jieba通用词库共同构成核电词库； 步骤6：通过采用编码器-解码器模型对核电行业语料进行机器学习，实现对核电行业语料的自动新词识别； 所述的步骤6中采用字典查找树算法自动识别新词的词频，采用隐型马尔科夫模型自动识别新词的词性，识别出的新词被自动纳入核电专业词库中，新词识别的具体过程如下： 编码器模型利用长短期记忆神经网络，将核电专业词利用BERT框架将每一个文字转化为768维的特征向量，将向量拼接成语句对应的特征矩阵，将矩阵传入长短期记忆神经网络，在长短期记忆神经网络的计算后得到包含核专业词边界特征的矩阵，将边界特征矩阵传入到解码器中，解码器中条件随机场计算得到每个字作为边界的概率，完成词切分，在切分后的语句中同时采用隐型马尔可夫模型，通过统计条件概率的方法，计算语句中每个专业词的词性，在新词识别后，将所有新词构建字典查找树，并且与全部文档进行匹配，每个词语完成的匹配次数作为新词的词频； 步骤7：通过采用编码器-解码器模型对核电行业语料进行有监督的机器学习，通过对核电实体类别进行部分核电行业语料的标注和学习，实现对核电行业语料的自动实体识别； 步骤8：通过对上述语料构建的“NPP-D”词库进行一次聚类，然后在每一个聚类簇上采用潜在语义检索模型、奇异值分解算法，以无监督学习的方式实现对核电行业语料的自动同义词识别，识别出的同义词通过专业人员校审后纳入核电同义词词库中； 步骤9：通过对上述语料构建的“NPP-D”词库进行一次聚类，然后在每一个聚类簇上采用潜在语义检索模型、奇异值分解算法，以无监督学习的方式对核电行业语料的自动同一指代词识别，识别出的同一指代词通过专业人员校审后纳入核电同一指代词词库中； 步骤10：在“NPP-D”词库的基础上，采用动态规划查找最大概率路径算法和隐型马尔科夫模型以无监督学习的方式构建核电分词模型； 步骤11：在核电分词模型的基础上，建立核电分词工具，核电分词工具通过调用步骤10中的核电分词模型实现对核电语料的精准中文分词。

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