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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京智譜華章科技有限公司申請的專利學(xué)者的主頁和所用語言的預(yù)測方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113723109B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111016302.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/30；該發(fā)明授權(quán)學(xué)者的主頁和所用語言的預(yù)測方法和系統(tǒng)是由陳嘉琳;王路路;劉佳;張鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-08-31向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本學(xué)者的主頁和所用語言的預(yù)測方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)岢鲆环N學(xué)者的主頁和所用語言的預(yù)測方法，涉及信息處理技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括獲取與學(xué)者相關(guān)的多個(gè)網(wǎng)頁并提取每個(gè)網(wǎng)頁的特征，生成與多個(gè)網(wǎng)頁對應(yīng)的網(wǎng)頁特征向量矩陣；通過預(yù)設(shè)的第一訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)每個(gè)網(wǎng)頁中的文本的語義特征向量，生成與多個(gè)網(wǎng)頁對應(yīng)的語義特征向量矩陣；結(jié)合網(wǎng)頁特征向量矩陣和語義特征向量矩陣預(yù)測學(xué)者的主頁；設(shè)計(jì)學(xué)者所用語言的問句，并基于預(yù)測的學(xué)者的主頁的文本，通過預(yù)設(shè)的第二訓(xùn)練模型獲取問句的應(yīng)答。該方法利用互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的檢索能力，對檢索到網(wǎng)頁的文本語義信息進(jìn)行訓(xùn)練，提高了學(xué)者主頁和語言的預(yù)測效果。

本發(fā)明授權(quán)學(xué)者的主頁和所用語言的預(yù)測方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種學(xué)者的主頁和所用語言的預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟： 通過搜索引擎對學(xué)者的姓名和所在機(jī)構(gòu)進(jìn)行聯(lián)合檢索，以獲取多個(gè)網(wǎng)頁； 獲取每個(gè)所述網(wǎng)頁的地址、標(biāo)題和摘要； 根據(jù)每個(gè)所述網(wǎng)頁的地址進(jìn)行訪問，并獲取每個(gè)所述網(wǎng)頁中的文本； 基于獲取的所述每個(gè)所述網(wǎng)頁的標(biāo)題、摘要和文本，通過特征提取器提取每個(gè)所述網(wǎng)頁的特征，生成與所述多個(gè)網(wǎng)頁對應(yīng)的網(wǎng)頁特征向量矩陣； 拆分每個(gè)所述網(wǎng)頁的文本； 對拆分后的每個(gè)所述網(wǎng)頁的文本進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括編碼和隨機(jī)屏蔽； 將預(yù)處理后的文本輸入預(yù)設(shè)的第一訓(xùn)練模型，獲得與每個(gè)所述網(wǎng)頁對應(yīng)的向量序列，其中，所述向量序列中的每個(gè)向量的維度相同； 通過長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM將每個(gè)所述網(wǎng)頁對應(yīng)的向量序列轉(zhuǎn)換為維度相同的第一向量，并組合每個(gè)所述網(wǎng)頁對應(yīng)的第一向量，以生成語義特征向量矩陣；所述第一訓(xùn)練模型由預(yù)訓(xùn)練模型、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM層以及全連接層構(gòu)建得到； 結(jié)合所述網(wǎng)頁特征向量矩陣和所述語義特征向量矩陣預(yù)測所述學(xué)者的主頁； 設(shè)計(jì)所述學(xué)者所用語言的問句，并基于預(yù)測的所述學(xué)者的主頁的文本，通過預(yù)設(shè)的第二訓(xùn)練模型獲取所述問句的應(yīng)答，其中，所述第二訓(xùn)練模型為學(xué)者語言智能問答模塊。

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