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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利基于預訓練模型和自動感受野的關鍵詞抽取方法與系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116011441B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211694597.5，技術領域涉及：G06F40/279；該發明授權基于預訓練模型和自動感受野的關鍵詞抽取方法與系統是由姜明;葉廉;張旻設計研發完成，并于2022-12-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于預訓練模型和自動感受野的關鍵詞抽取方法與系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于預訓練模型和自動感受野的關鍵詞抽取方法與系統，屬于自然語言中文本關鍵詞抽取領域。首先構建輸入嵌入模塊，對文檔序列進行詞元化，構建停用詞集合和遮罩矩陣。其次通過構建感受野和句向量生成網絡，根據分別生成感受野矩陣和句向量。然后利用句向量和感受野矩陣生成詞排序矩陣，經過注意力評分層，得到候選詞分數矩陣，并進一步獲取分數序列以及長度序列。最后通過分數序列和長度序列產生的元素對，完成關鍵詞抽取，并對網絡模型進行訓練。本發明幫助關鍵詞抽取模型融合候選詞篩選和候選詞排序兩項任務，并具有更好的魯棒性和自適應能力。

本發明授權基于預訓練模型和自動感受野的關鍵詞抽取方法與系統在權利要求書中公布了：1.基于預訓練模型和自動感受野的關鍵詞抽取方法，其特征在于，具體步驟如下： 步驟1、利用預設標記對未加工文本原生文本進行整理并限制其長度，得到文檔序列； 對文檔序列進行詞元化，隨后構建停用詞集合和相應的遮罩矩陣； 步驟2、通過重解釋BERT預訓練模型構建感受野生成網絡，將詞元化后的文檔序列作為輸入，生成感受野矩陣； 步驟3、通過重解釋BERT預訓練模型構建句向量生成網絡，將詞元化后的文檔序列作為輸入，生成網絡生成句向量； 步驟4、利用句向量和感受野矩陣生成詞排序矩陣，通過詞排序矩陣和句向量，經過注意力評分層，得到候選詞分數矩陣； 步驟5、獲取候選詞分數矩陣，對候選詞分數矩陣進行壓縮； 將壓縮后的候選詞分數矩陣，規整為分數序列，并根據分數序列提取壓縮后的位置信息組成長度序列； 步驟6、分數序列和長度序列長度相等，其中元素一一對應，產生元素對； 獲取預設關鍵詞抽取數量m，選取元素對中對應分數序列的分數元素最大的前m個的元素對； 利用元素對對應詞元作為短語開頭，元素對中長度序列元素作為短語長度，獲取元素對表征的短語，即為關鍵詞抽取的結果； 步驟7、感受野生成網絡、句向量生成網絡與注意力評分層構成關鍵詞抽取模型，接受分數序列和長度序列，對關鍵詞抽取模型進行反向傳播訓練，訓練得到可靠的關鍵詞抽取模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘新區白楊街道2號大街1158號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。