買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種最近鄰增強對比學習預訓練的文本匹配方法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：CN116842134B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08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：202310804893.4，技術領域涉及：G06F16/334；該發明授權一種最近鄰增強對比學習預訓練的文本匹配方法是由陳家緒;劉魯緣;劉琳;王帥威;張兆維;潘甦設計研發完成，并于2023-07-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種最近鄰增強對比學習預訓練的文本匹配方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種最近鄰增強對比學習預訓練的文本匹配方法，包括：對比學習預訓練源文本集、目標文本集，分別得到新的源文本向量和目標文本向量；利用最近鄰算法檢索源文本向量、目標文本向量的相似實例，分別得到源相似實例集和目標相似實例集；計算源相似實例集的相似權重集和目標相似實例集的相似權重集；基于源相似實例集的相似權重集合并源文本向量和源相似實例集，得到源文本加權向量；基于目標相似實例集的相似權重集合并目標文本向量和目標相似實例集，得到目標文本加權向量；利用文本匹配模型訓練源文本加權向量和目標文本加權向量，得到匹配結果。挖掘了源文本和目標文本的相似實例信息，更好地構建文本向量層，提高了匹配準確率。

本發明授權一種最近鄰增強對比學習預訓練的文本匹配方法在權利要求書中公布了：1.一種最近鄰增強對比學習預訓練的文本匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 建立源文本集和目標文本集； 對比學習預訓練源文本集、目標文本集，分別得到新的源文本向量和目標文本向量； 利用最近鄰算法檢索源文本向量、目標文本向量的相似實例，分別得到源相似實例集和目標相似實例集； 計算源相似實例集的相似權重集、目標相似實例集的相似權重集，包括：對源文本向量和源相似實例集的歐式距離值倒數做歸一化處理作為源相似實例集的相似權重集，對目標文本向量和目標相似實例集的歐式距離值倒數做歸一化處理作為目標相似實例集的相似權重集，其中，歸一化使用sigmoid激活函數，具體包括： 令wp,i＝{wp,i,1,…,wp,i,K}表示源相似實例集的相似權重集，其中，wp,i,k表示源文本向量和第k個源相似實例的相似權重，1≤k≤K，如下所示： 令wq,i＝{wq,i,1,…,wq,i,K}表示目標相似實例集的相似權重集，其中，wq,i,k表示目標文本向量和第k個目標相似實例的相似權重，1≤k≤K，如下所示： 基于目標相似實例集的相似權重集合并目標文本向量和目標相似實例集得到目標文本加權向量包括： 其中wq,i＝{wq,i,1,…,wq,i,K}表示目標相似實例集的相似權重集，wq,i,k表示目標文本向量和第k個目標相似實例的相似權重，1≤k≤K； 基于目標相似實例集的相似權重集合并目標文本向量和目標相似實例集得到目標文本加權向量包括： 其中wq,i＝{wq,i,1,…,wq,i,K}表示目標相似實例集的相似權重集，wq,i,k表示目標文本向量和第k個目標相似實例的相似權重，1≤k≤K； 利用文本匹配模型訓練源文本加權向量和目標文本加權向量，得到匹配結果。

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南京郵電大學，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66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”。