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龍圖騰網獲悉杭州芯聲智能科技有限公司申請的專利一種基于參數共享的自然語言理解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：CN115438167B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202211215476.8，技術領域涉及：G06F16/3329；該發明授權一種基于參數共享的自然語言理解方法是由胡光敏設計研發完成，并于2022-09-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于參數共享的自然語言理解方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于參數共享的自然語言理解方法，涉及音頻處理技術領域。本發明通過建立具備多個編碼器的自然語言理解模型，并在反向傳播時按照預設順序依次對編碼器中的參數進行更新共享，從而實現低計算量、低功耗、高識別率等優點。使用參數共享的方法來構建自然語言理解模型，通過參數共享的方式在不增加網絡參數的前提下，加深網絡深度，從而使得模型具有更好的非線性，能擬合更為負責的訓練數據。將自然語言理解的輸出意圖進行再編碼表示后，與語義槽的特征向量進行交互。從而達到通過意圖列表約束語義槽輸出的目的。本發明設計所有算法模型都可部署在同一、離線、本地的存儲介質上，且無需與云服務器進行交互。

本發明授權一種基于參數共享的自然語言理解方法在權利要求書中公布了：1.一種基于參數共享的自然語言理解方法，其特征在于，建立具備多個編碼器的自然語言理解模型，并對自然語言理解模型進行模型訓練、模型驗證和文本數據標記；其中，所述多個編碼器采用相同的權重參數并保持輸入向量與輸出向量的維度統一；所述多個編碼器彼此之間結構相同，并在反向傳播時按照預設順序依次對編碼器中的參數進行更新共享，在不增加網絡參數的情況下加深網絡深度； 所述自然語言理解模型通過包括門控循環單元和注意力機制的神經網絡模型進行部署，包括BIGRU層、Dense層、Encoder層、LN層、Embedding層； 所述自然語言理解模型接受輸入文本，并將輸入文本中每個單詞分別輸入BIGRU層進行文本深層次特征的提取，得到輸入文本對應的向量輸出，并發送給Dense層將向量輸出中的特征，在Dense層經過非線性變化，提取這些特征之間的關聯，最后映射到輸出空間上；所述Encoder層具備多個編碼器，每個編碼器完成一次對輸入的特征提取,并得到各單詞的意圖分類；各單詞的意圖分類分別發送至LN層和Embedding層；所述LN層進行正則化操作，所述Embedding層進行降維的操作，并輸出輸入文本對應的插槽序列； 所述Encoder層包括Attention層、Dropout1層、LN+DENSE層和Dropout2層； 所述Attention層接受輸入的特征，并將處理后數據分別傳送給Dropout1層和LN+DENSE進行處理；所述Dropout1層將處理后數據分別傳送給LN+DENSE和Dropout2層進行處理；所述LN+DENSE層將處理后數據傳送給Dropout2層進行處理，所述Dropout2層將處理好的數據對外輸出。

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杭州芯聲智能科技有限公司，其通訊地址為：浙江省杭州市杭州經濟技術開發區白楊街道科技園路20號14幢3層02室-15；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”。