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龙图腾网获悉云南师范大学申请的专利一种基于文本特征融合的英语阅读材料难度判断的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：CN115630140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211364247.2，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种基于文本特征融合的英语阅读材料难度判断的方法是由甘健侯;王宇辰;李子杰;周菊香;欧阳昭相;陈恳设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本特征融合的英语阅读材料难度判断的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于文本特征融合的英语阅读材料难度判断的方法，属于自然语言处理相关领域。首先针对英语阅读材料数据集，对输入的英文文本进行编码，将编码后结果输入到预训练语言模型中，计算得到包含语义信息的特征向量。然后对英文文本进行词性标注，将得到的词性序列输入到LSTM中，计算得到包含语法信息的特征向量。针对影响英语阅读材料难易程度的因素，对相关因素进行统计并进行特征提取。将得到的所有特征向量进行拼接后输入全连接层，最后经过sigmoid输出一个0到1的数值用来表示难度。本发明能有效地判断英语阅读材料的难度，更好地辅助英语教学中的各种自适应学习服务。

本发明授权一种基于文本特征融合的英语阅读材料难度判断的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本特征融合的英语阅读材料难度判断的方法，其特征在于： Step1：首先针对英语阅读材料数据集，对输入的英文文本进行编码，将编码后的信息输入到已经训练好的预训练语言模型中，得到包含语义信息的特征向量； Step2：对文本进行词性标注，将得到的词性序列输入到LSTM得到包含语法信息的特征向量； Step3：统计信息特征提取；对影响英语阅读材料难度的因素进行统计并对其进行嵌入表示，将所有特征进行拼接后输入全连接层； Step4：最后，经过sigmoid层输出得到一个0到1的数值表示难度，完成难度判断； 所述Step3具体为： Step3.1：对句子长度进行统计并进行嵌入操作：对于句子St＝{w1,w2,…,wn}，则句子长度嵌入为 其中，L表示该向量为句子长度的嵌入，*代表具体数量，D代表嵌入维度； Step3.2：对介词数量进行统计并进行嵌入操作：对于句子St＝{w1,w2,…,wn}，介词数量嵌入 其中，P代表该向量为介词数量的嵌入，*代表具体数量，D代表嵌入维度； Step3.3：对平均单词长度进行统计并进行嵌入操作：对于句子St＝{w1,w2,…,wn}，平均单词长度嵌入 其中，A代表该向量为平均单词长度的嵌入，*代表具体数量，D代表嵌入维度； Step3.4：将进行拼接作为句子的统计信息： 其中，

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