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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙商證券股份有限公司申請(qǐng)的專利基于信息熵和Transformer的分片方法、系統(tǒng)及裝置獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120449880B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510942401.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/284；該發(fā)明授權(quán)基于信息熵和Transformer的分片方法、系統(tǒng)及裝置是由黃玉鋒;高翔;周位壬;張勉;薛波杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-09向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于信息熵和Transformer的分片方法、系統(tǒng)及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于信息熵和Transformer的分片方法、系統(tǒng)及裝置，方法包括：計(jì)算待分片文本序列中每個(gè)詞位置的基礎(chǔ)驚異度指標(biāo)及相應(yīng)的注意力分布熵值；通過注意力分布熵值對(duì)基礎(chǔ)驚異度指標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到修正驚異度，得到候選邊界位置集合；計(jì)算每個(gè)候選邊界位置的KL散度及通過信息熵變化量得到局部熵增特征；基于自適應(yīng)加權(quán)方式將修正驚異度、局部熵增特征和KL散度進(jìn)行特征融合處理得到每個(gè)候選邊界位置的邊界得分；構(gòu)建初始邊界位置集合，通過對(duì)候選邊界位置集合進(jìn)行約束及優(yōu)化調(diào)整，得到優(yōu)化后邊界位置集合；對(duì)待分片文本序列進(jìn)行分割處理，得到符合語義邏輯的文本片段。本發(fā)明提出的分片方法在不同領(lǐng)域語料上均表現(xiàn)出良好的適應(yīng)性。

本發(fā)明授權(quán)基于信息熵和Transformer的分片方法、系統(tǒng)及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于信息熵和Transformer的分片方法，其特征在于，包括以下步驟： 基于Transformer語言模型，計(jì)算待分片文本序列中每個(gè)詞位置的基礎(chǔ)驚異度指標(biāo)及相應(yīng)的注意力分布熵值； 通過所述注意力分布熵值對(duì)所述基礎(chǔ)驚異度指標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，得到修正驚異度，并基于所述修正驚異度，得到每個(gè)初步候選邊界位置以形成候選邊界位置集合； 通過KL散度算法計(jì)算候選邊界位置集合中每個(gè)候選邊界位置的KL散度，及通過信息熵變化量得到每個(gè)候選邊界位置的局部熵增特征； 基于自適應(yīng)加權(quán)方式將修正驚異度、局部熵增特征和KL散度進(jìn)行特征融合處理，得到每個(gè)候選邊界位置的邊界得分，其中，修正驚異度、局部熵增特征和KL散度對(duì)應(yīng)的權(quán)重參數(shù)根據(jù)約束及優(yōu)化調(diào)整的結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整； 基于邊界得分，對(duì)候選邊界位置集合進(jìn)行約束及優(yōu)化調(diào)整，得到優(yōu)化后邊界位置集合； 通過優(yōu)化后邊界位置集合對(duì)待分片文本序列進(jìn)行分割處理，得到符合語義邏輯的文本片段。

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