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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于多任务双边分支网络的引文意图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：CN114328923B 。

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：202111638197.8，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种基于多任务双边分支网络的引文意图分类方法是由周仁杰;胡天祥设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多任务双边分支网络的引文意图分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多任务双边分支网络的引文意图分类方法，为了缓解数据集不平衡问题对模型性能造成影响，采用双边分支网络作为基础网络结构。在训练过程中先获得原始数据集，还利用过采样技术生成反转数据集以及构建辅助数据集。为了能够引入辅助数据集的信息采用了多任务学习方法。在构建模型时采用SciBert模型作为嵌入层来提取输入的引文文本的特征向量，此外还利用注意力机制来构建注意力层，用于提高模型对引文文本中重要单词的注意力，降低对其他单词的关注度。最后模型通过一个自适应参数α在训练过程中转移模型的注意力。本发明提高了引文意图分类的准确性，从而可以更准确地预测引文的意图类别。

本发明授权一种基于多任务双边分支网络的引文意图分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务双边分支网络的引文意图分类方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：获取带有意图分类标签的引文文本数据，作为原数据集Do；同时将整个原始数据集划分成原始数据集的训练集、验证集、测试集； 步骤2：利用过采样方法对Do的训练集进行采样生成反转数据集Dr；具体如下： 2-1根据公式1计算原数据集的训练集中每个类别的比率 其中表示第cm个类别的样本数；Nmax表示样本数最多的类别对应样本数； 2-2利用每个类别的比率计算每个类别采样概率 其中nc表示意图的类别数； 2-3迭代采样： 2-3-1初始化利用库函数随机得到一个值num，num的取值范围为[0,1；同时初始化变量sum为0； 2-3-2对原数据集的训练集中每个类别依次遍历 1对于遍历到的类别，利用当前类别的采样概率更新sum的值，即 2判断是否满足随机数num≤sum，若是则从当前类别中随机挑选一个引文文本数据加入到反转数据集中，若否则不操作； 3对下一个类别进行遍历，重复步骤1-2，直至完成所有类别遍历； 2-3-3判断反转数据集中元素个数与原数据集的训练集是否相同，若是则结束，若否则返回至步骤2-3-1； 步骤3：获取分类标签是科学文献的章节名的引文文本数据，构建辅助数据集Da； 步骤4：搭建基于多任务双边分支网络模型，利用原数据集的训练集、反转数据集、辅助数据集进行训练； 所述基于多任务双边分支网络模型包括输入层、嵌入层、注意力层、辅助任务模块、主任务模块、输出层； 所述输入层用于接收原数据集的训练集、反转数据集、辅助数据集中的文本数据，再对文本数据进行预处理操作； 所述嵌入层采用SciBert模型，用于将文本数据转化成向量矩阵Ha、Ho、Hr； 所述注意力层包括第一文本注意力模块、第二文本注意力模块； 所述辅助任务模块包括线性层、Softmax函数层； 所述主任务模块包括连接层、线性层、Softmax函数层； 所述输出层接收辅助任务模块和主任务模块的输出； 步骤5：利用训练好的基于多任务双边分支网络模型，进行验证、测试； 步骤6：利用测试后的基于多任务双边分支网络模型实现对引文文本的引文意图分类。

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