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龍圖騰網獲悉天翼數字生活科技有限公司申請的專利一種相似文檔檢索方法、裝置、電子設備及存儲介質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：CN114117005B 。

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：202111407744.1，技術領域涉及：G06F16/332；該發明授權一種相似文檔檢索方法、裝置、電子設備及存儲介質是由楊珉;孫立奮;毛紹嶸設計研發完成，并于2021-11-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種相似文檔檢索方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種相似文檔檢索方法、裝置、電子設備及存儲介質，用于解決現有的相似文檔檢索方法時間成本高，效率低的技術問題。本發明包括：獲取訓練文檔庫；所述訓練文檔庫包括多篇文檔，每篇文檔具有對應的文檔ID；根據所述文檔構建訓練數據集；采用所述訓練數據集訓練神經網絡，得到目標神經網絡；接收目標文檔，采用所述目標文檔生成目標訓練數據集；將所述目標訓練數據集輸入所述目標神經網絡，得到所述目標文檔的目標向量；計算所述目標向量與預設數據庫中的對比向量之間的差值，并將差值小于預設閾值的對比向量對應的文檔作為相似文檔。

本發明授權一種相似文檔檢索方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種相似文檔檢索方法，其特征在于，包括： 獲取訓練文檔庫；所述訓練文檔庫包括多篇文檔，每篇文檔具有對應的文檔ID； 根據所述文檔構建訓練數據集； 采用所述訓練數據集訓練神經網絡，得到目標神經網絡； 接收目標文檔，采用所述目標文檔生成目標訓練數據集； 將所述目標訓練數據集輸入所述目標神經網絡，得到所述目標文檔的目標向量； 計算所述目標向量與預設數據庫中的對比向量之間的差值，并將差值小于預設閾值的對比向量對應的文檔作為相似文檔，其中，所述對比向量是通過待檢索范圍內的文檔收集進數據庫中，并通過所述目標神經網絡生成相應的； 其中，所述根據所述文檔構建訓練數據集的步驟，包括： 將每篇所述文檔劃分為多個分詞；每個分詞具有對應的分詞ID； 采用所有所述文檔及每個所述文檔對應的分詞構建訓練數據集； 其中，所述采用所有所述文檔及每個所述文檔對應的分詞構建訓練數據集的步驟，包括： 通過預設的滑動窗口，根據所述文檔中分詞的排列順序，從所述文檔的分詞中提取出多個第一分詞； 以所述滑動窗口中最后一個第一分詞的分詞ID為輸出，以所述滑動窗口中除最后一個第一分詞外的第一分詞的分詞ID及對應的文檔ID為輸入，生成訓練數據； 按照所述文檔中分詞的排列順序移動所述滑動窗口，并返回通過預設的滑動窗口，根據所述文檔中分詞的排列順序，從所述文檔中提出多個第一分詞的步驟，直至遍歷完所述文檔中的所有分詞； 采用得到的所有訓練數據生成訓練數據集； 其中，所述神經網絡包括嵌入層、拼接層、全連接層和Softmax層；所述采用所述訓練數據集訓練神經網絡，得到目標神經網絡的步驟，包括： 將作為輸入的第一分詞的分詞ID對應的分詞向量拼接成為分詞矩陣； 將所述分詞矩陣與預設第一參數矩陣相乘，得到所述嵌入層的第一分支輸出； 將所述第一分詞對應的文檔ID對應的文檔向量與預設第二參數矩陣相乘，得到所述嵌入層的第二分支輸出； 通過所述拼接層將所述第一分支輸出和所述第二分支輸出進行拼接，得到所述拼接成的拼接輸出向量； 將所述全連接層的第三參數矩陣與所述拼接輸出向量相乘，得到全連接層輸出； 通過Softmax層對所述全連接層輸出進行Softmax變換，得到所述神經網絡的目標輸出向量； 以作為輸出的第一分詞的分詞ID構建目標向量； 計算所述目標輸出向量和所述目標向量之間的損失值； 采用所述損失值更新所述第一參數矩陣、所述第二參數矩陣和所述第三參數矩陣； 判斷當前訓練次數是否等于預設次數閾值； 若否，返回將作為輸入的第一分詞的分詞ID對應的分詞向量拼接成為分詞矩陣的步驟； 若是，基于更新后的第一參數矩陣、第二參數矩陣、第三參數矩陣構建目標神經網絡。

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