杭州电子科技大学王俊美获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于预训练语言模型的对话式信息检索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：CN115391500B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202210891291.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于预训练语言模型的对话式信息检索方法是由王俊美;盛锦华;曾静设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于预训练语言模型的对话式信息检索方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信息检索方法技术领域，公开了基于预训练语言模型的对话式信息检索方法。通过筛选介词相关的历史查询信息，通过双塔式细粒度语义交互模型，解决了现有技术的检索容易无视语义关系，造成查询结果正确性不足的问题。
本发明授权基于预训练语言模型的对话式信息检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练语言模型的对话式信息检索方法，其特征在于： S1：利用现有的文本表示模型BERT得到文档的编码表示； S2：对于一组对话式查询，针对第轮次的查询，找到与该查询需求相关的历史查询；将两者拼接后输入文本表示模型BERT；对于当前查询，如果出现代词，则把当前查询与上一个历史查询拼接，另外检查查询是否同样出现相似代词，如有，则继续往上一个历史信息追溯，并把上一个历史查询与当前的查询拼接起来；如果没有，则不再往前追溯； S3：通过对比学习，使学习后模型构建的查询的编码的表示，接近手工重写的查询的编码表示； S4：一组对话式查询的每一条查询语句及其历史相关的查询拼接后输入S3训练好的模型进行编码，计算与S1得到的文档编码表示的语义相似度，并按由大至小对文档进行排序； S5：利用对比学习方法构建双塔式细粒度语义交互模型，利用S4构建的集合训练，交叉熵损失计算模型的排序损失； S6：利用S5训练好的模型对测试集查询进行检索，得到排序结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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