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龙图腾网获悉杭州芯声智能科技有限公司申请的专利一种基于参数共享的自然语言理解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：CN115438167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211215476.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于参数共享的自然语言理解方法是由胡光敏设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数共享的自然语言理解方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于参数共享的自然语言理解方法，涉及音频处理技术领域。本发明通过建立具备多个编码器的自然语言理解模型，并在反向传播时按照预设顺序依次对编码器中的参数进行更新共享，从而实现低计算量、低功耗、高识别率等优点。使用参数共享的方法来构建自然语言理解模型，通过参数共享的方式在不增加网络参数的前提下，加深网络深度，从而使得模型具有更好的非线性，能拟合更为负责的训练数据。将自然语言理解的输出意图进行再编码表示后，与语义槽的特征向量进行交互。从而达到通过意图列表约束语义槽输出的目的。本发明设计所有算法模型都可部署在同一、离线、本地的存储介质上，且无需与云服务器进行交互。

本发明授权一种基于参数共享的自然语言理解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数共享的自然语言理解方法，其特征在于，建立具备多个编码器的自然语言理解模型，并对自然语言理解模型进行模型训练、模型验证和文本数据标记；其中，所述多个编码器采用相同的权重参数并保持输入向量与输出向量的维度统一；所述多个编码器彼此之间结构相同，并在反向传播时按照预设顺序依次对编码器中的参数进行更新共享，在不增加网络参数的情况下加深网络深度； 所述自然语言理解模型通过包括门控循环单元和注意力机制的神经网络模型进行部署，包括BIGRU层、Dense层、Encoder层、LN层、Embedding层； 所述自然语言理解模型接受输入文本，并将输入文本中每个单词分别输入BIGRU层进行文本深层次特征的提取，得到输入文本对应的向量输出，并发送给Dense层将向量输出中的特征，在Dense层经过非线性变化，提取这些特征之间的关联，最后映射到输出空间上；所述Encoder层具备多个编码器，每个编码器完成一次对输入的特征提取,并得到各单词的意图分类；各单词的意图分类分别发送至LN层和Embedding层；所述LN层进行正则化操作，所述Embedding层进行降维的操作，并输出输入文本对应的插槽序列； 所述Encoder层包括Attention层、Dropout1层、LN+DENSE层和Dropout2层； 所述Attention层接受输入的特征，并将处理后数据分别传送给Dropout1层和LN+DENSE进行处理；所述Dropout1层将处理后数据分别传送给LN+DENSE和Dropout2层进行处理；所述LN+DENSE层将处理后数据传送给Dropout2层进行处理，所述Dropout2层将处理好的数据对外输出。

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