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龍圖騰網獲悉北京版證版權代理有限公司申請的專利基于神經網絡模型的用戶手冊自動編制方法及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：CN120218038B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510317720.9，技術領域涉及：G06F40/186；該發明授權基于神經網絡模型的用戶手冊自動編制方法及系統是由范佳山設計研發完成，并于2025-03-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于神經網絡模型的用戶手冊自動編制方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及生成式大模型技術領域，具體涉及基于神經網絡模型的用戶手冊自動編制方法及系統，設置用戶手冊模板和基于BERT模型加CRF神經網絡的語義提取模型，對語義提取模型進行訓練微調，語義提取模型接收開發文檔數據，提取開發文檔中用戶手冊相關的實體信息，并將實體信息填充至用戶手冊模板，生成完整用戶手冊。在用戶手冊模板設置短語替換位置和文本替換位置，利用基于BERT模型加CRF神經網絡的語義提取模型，從開發文檔中與相應位置一一匹配的實體信息，和原有的輔助字段結合，自動生成用戶手冊各內容模塊對應的完整的自然語言段落，節約了開發人員的時間，提高了用戶手冊的編制效率。

本發明授權基于神經網絡模型的用戶手冊自動編制方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于神經網絡模型的用戶手冊自動編制方法，其特征在于，包括如下步驟： S1：設置用戶手冊模板和基于BERT模型加CRF神經網絡的語義提取模型，對語義提取模型進行訓練微調； S2：語義提取模型接收開發文檔數據，提取開發文檔中用戶手冊相關的實體信息，并將實體信息填充至用戶手冊模板，生成完整用戶手冊； 在用戶手冊模板設置短語替換位置和文本替換位置，利用語義提取模型提取與相應位置一一匹配的實體信息； 在語義提取模型中設置與CRF神經網絡并行的實體輔助檢索模型，以與CRF神經網絡配合進行段落特征實體及其子實體的識別，實體輔助檢索模型實體識別的具體方法如下： 對訓練集中經BERT轉化的語義向量建立與自定義實體類型的映射字典D， 其中，Si表示語義向量，yi表示實體類型，N代表實體類型的總數； 將語義表示向量輸入實體輔助檢索模型，利用余弦相似度篩選向量的Top-K近鄰， 其中，Nt代表近鄰集合，K代表近鄰數量，rank為從高到低的排序函數，St為輸入向量，Sj,yj為D中鍵值對； 使用徑向基函數RBF對近鄰集進行相似度權重分配生成實體類型概率分布Pknn， 其中，Xt為輸入樣本，C為實體類型，σ為RBF中的帶寬參數，其默認值為0.5，作用是控制鄰近樣本的權重對最終投票的影響強度，σ越小，權重隨距離增加衰減越快，通過預訓練調整σ的值，I為指示函數，條件成立時取1，否則0； 將BERT模型輸出的語義表示向量同時輸入CRF神經網絡和實體輔助檢索模型，分別獲取其基于CRF的實體類型概率分布Pcrf和基于實體輔助檢索模型實體類型概率分布Pknn，基于權重投票對兩個概率分布進行組合生成最終的概率分布，具體公式如下： Pfinaly＝λt·Pcrfyt+1-λt·Pknnyt， 其中，yt代表實體類型，λt代表權重系數，選取概率最高的實體類型。

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