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龙图腾网恭喜广西大学;南宁学院申请的专利基于TextRank与注意力机制的长文本分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115599915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211280953.9，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权基于TextRank与注意力机制的长文本分类方法是由刘柏霆;管卫利设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TextRank与注意力机制的长文本分类方法在说明书摘要公布了：基于TextRank与注意力机制的长文本分类方法，包括以下步骤；将长文本序列输入TextRank层计算出长文本的关键句序列与关键词序列，选出关键句序列中权重最高的句子作为该文本的关键句，对长文本序列进行数据预处理操作；将经过TextRank层处理后的文本序列输入WordEmbedding层生成词向量表示；将长文本向量输入BiGRU层中，BiGRU将结合文本的上下文提取其特征信息；结合文本的关键句对文本向量进行注意力计算，得出文本向量里对应关键句的注意力分数，根据注意力分数更新文本特征向量；将更新后的文本特征向量输入到Linear与Softmax层得出分类结果。本发明能够对于较长的文本会根据文中词语的重要程度裁剪文本，提高了每段文本的质量。

本发明授权基于TextRank与注意力机制的长文本分类方法在权利要求书中公布了：1.基于TextRank与注意力机制的长文本分类方法，其特征在于，包括以下步骤；Step1:将长文本序列输入TextRank层，TextRank模型将计算出权重在[0-1]范围内的长文本关键句序列与关键词序列，句子和词语的权重越接近1则重要系数越大，而后选出关键句序列中权重最接近1的句子作为该文本的关键句，对长文本序列进行数据预处理操作，按照设置好的样本统一长度裁剪或填充每条文本，对于较长的文本将其权重较低的关键词裁剪掉，对于较短的文本在其尾部填充上权重较高的关键词；Step2:将经过TextRank层处理后的文本序列输入WordEmbedding层生成词向量表示；Step3:将长文本向量输入BiGRU层中，BiGRU将结合文本的上下文提取其特征信息；Step4:结合文本的关键句对文本向量进行注意力计算，得出文本向量里对应关键句的注意力分数，根据注意力分数更新文本特征向量；Step5:将更新后的文本特征向量输入到Linear与Softmax层得出分类结果；所述BiGRU是双向的GRU，将文本序列正向输入GRU得出正向特征，将文本序列反向输入GRU得出反向特征，结合正向特征与反向特征作为文本序列的整体上下文特征；将正向输出与反向输出相加作为长文本的内容向量H，公式如下： 将关键句输入BiGRU中，将所有隐藏层的最后时间步输出相加作为关键句的总结向量，公式如下： 其中num_layers为隐藏层层数，hi为第i层的最后时间步输出，将Ksen与H一起输入Attention层；所述Attention层根据长文本中内容的重要程度为其分配权重值，将关键句与注意力机制相结合；将关键句向量Ksen作为注意力机制的Query，将长文本内容向量H作为注意力机制的Key与Value，计算公式如下： 其中d为收敛因子，通常为词向量维度，Q与KT相乘得出文本向量相对于关键句的分数矩阵，除以收敛因子后通过softmax函数归一化得到文本向量权重矩阵，通过权重矩阵更新文本向量V得到向量C，将向量C输入最后一层得出分类结果。

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