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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東浪潮科學(xué)研究院有限公司申請的專利一種基于句子語義感知的數(shù)據(jù)管理方法及相關(guān)設(shè)備獲國家發(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：CN120277117B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15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：202510733515.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/2455；該發(fā)明授權(quán)一種基于句子語義感知的數(shù)據(jù)管理方法及相關(guān)設(shè)備是由楊彤;李雪;張吉臣;姜凱設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于句子語義感知的數(shù)據(jù)管理方法及相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于句子語義感知的數(shù)據(jù)管理方法及相關(guān)設(shè)備，涉及涉及緩存管理技術(shù)領(lǐng)域，包括對長文本進行分割，得多個句子以及其的排序順序；基于句子以及其的排序順序計算句子所對應(yīng)令牌的重要性得分；根據(jù)句子所對應(yīng)令牌的重要性得分以及句子對應(yīng)的動態(tài)預(yù)算，篩選出句子中的關(guān)鍵令牌，并將其存儲于對應(yīng)句子的保留集合中，進而計算每個令牌的局部加權(quán)注意力得分；基于句子內(nèi)每個令牌的局部加權(quán)注意力得分和預(yù)設(shè)注意力頭的融合權(quán)重進行加權(quán)融合，得到句子級語義向量；基于句子的句子級語義向量和對應(yīng)的保留集合構(gòu)建語義索引緩存與鍵值對KV內(nèi)容緩存。從而結(jié)合上下文依賴動態(tài)加載的KV緩存管理方法，以實現(xiàn)更高效、更智能的推理過程。

本發(fā)明授權(quán)一種基于句子語義感知的數(shù)據(jù)管理方法及相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于句子語義感知的數(shù)據(jù)管理方法，其特征在于，所述方法包括： 若接收到用戶輸入的文本緩存指令時，對所述文本緩存指令攜帶的長文本進行分割，得多個句子以及其的排序順序； 針對每一句子，基于所述句子以及其的排序順序計算所述句子所對應(yīng)令牌的重要性得分； 針對每一句子，根據(jù)所述句子所對應(yīng)令牌的重要性得分以及所述句子對應(yīng)的動態(tài)預(yù)算，篩選出所述句子中的關(guān)鍵令牌，并將其存儲于對應(yīng)句子的保留集合中； 針對每一句子的保留集合，基于所述保留集合內(nèi)的所有關(guān)鍵令牌計算每個令牌的局部加權(quán)注意力得分； 基于所述句子內(nèi)每個令牌的局部加權(quán)注意力得分和預(yù)設(shè)注意力頭的融合權(quán)重進行加權(quán)融合，得到句子級語義向量； 基于所述句子的句子級語義向量和對應(yīng)的保留集合構(gòu)建語義索引緩存與鍵值對KV內(nèi)容緩存； 其中，針對每一句子，基于所述句子以及其的排序順序計算所述句子所對應(yīng)令牌的重要性得分，包括： 基于多個所述句子以及其的排序順序，確定當(dāng)前待處理的句子； 針對當(dāng)前待處理的所述句子，基于所述句子中的特征生成對應(yīng)的令牌，所述令牌的數(shù)量至少為一個； 基于預(yù)設(shè)上下文范圍內(nèi)的所述令牌，以及令牌的語義向量計算當(dāng)前待處理的句子的目標(biāo)向量； 針對當(dāng)前待處理的句子的每一令牌，計算所述令牌與所述目標(biāo)向量的相似度； 針對每一令牌，基于所述令牌，所述令牌對應(yīng)的句子的目標(biāo)向量，以及所述令牌與目標(biāo)向量的相似度計算所述令牌的重要性得分； 其中，針對每一句子，根據(jù)所述句子所對應(yīng)令牌的重要性得分以及所述句子對應(yīng)的動態(tài)預(yù)算，篩選出所述句子中的關(guān)鍵令牌，并將其存儲于對應(yīng)句子的保留集合中，包括： 基于所述令牌的重要性得分以及各個句子的句子權(quán)重選擇令牌，以構(gòu)建初始保留集，所述句子權(quán)重為所述句子對應(yīng)的每一令牌的重要性得分的均值； 基于所述初始保留集以及所述令牌的重要性得分優(yōu)化每一令牌的重要性得分，得到每一令牌的目標(biāo)重要性得分； 針對每一句子，基于所述句子中每一令牌的目標(biāo)重要性得分以及所述句子的令牌進行處理，得到所述句子的句子重要性權(quán)重； 基于所述每一句子的句子重要性權(quán)重以及預(yù)設(shè)總動態(tài)預(yù)算確定分配給每一所述句子的動態(tài)預(yù)算； 針對每一句子，基于所述句子和其對應(yīng)的動態(tài)預(yù)算，從所述句子中篩選出關(guān)鍵令牌，并將其寫入對應(yīng)的保留集合中； 其中，基于所述句子內(nèi)每個令牌的局部加權(quán)注意力得分和預(yù)設(shè)注意力頭的融合權(quán)重進行加權(quán)融合，得到句子級語義向量，包括： 針對模型中的每一注意頭，基于所述句子內(nèi)每個令牌的局部加權(quán)注意力得分對各鍵向量加權(quán)融合，得到每一注意頭下的句子向量，所述各鍵向量是指每一令牌在所述注意頭下的鍵向量； 將所述每一注意頭下的句子向量以及預(yù)設(shè)注意力頭的融合權(quán)重進行加權(quán)融合，得到所述句子的句子級語義向量。

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