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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利融合多粒度特征的汉越新闻事件相关性分析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：CN115965032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310021813.8，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权融合多粒度特征的汉越新闻事件相关性分析方法是由高盛祥;梁晨;余正涛;黄于欣设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多粒度特征的汉越新闻事件相关性分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及融合多粒度特征的汉越新闻事件相关性分析方法，属于自然语言处理领域。本发明通过融合多粒度特征进行汉越新闻相关性分析，可以从事件粒度衡量相似文本，在事件层次建立双语新闻文本间的语义联系，利用事件特征进行新闻相关性分析。本发明首先，提取出汉越新闻文本中事件关键词、关键句和主题特征；其次，在文本语义的基础上融入以上多粒度事件信息；然后，利用多头自注意力机制提取不同粒度间事件信息的依赖关系；最后计算曼哈顿距离，获取汉越新闻文本中事件的相似关系。本发明在汉越新闻事件相关性分析任务中取得了很好的效果，为跨语言信息检索、跨语言新闻事件分类、舆情监测等任务提供了支撑。

本发明授权融合多粒度特征的汉越新闻事件相关性分析方法在权利要求书中公布了：1.融合多粒度特征的汉越新闻事件相关性分析方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下： Step1、爬取各个领域的汉语、越南语新闻文档及其关键词； Step2、过滤筛选爬取到的汉语、越南语新闻文档及其关键词； Step3、进行汉越跨语言词向量预训练； Step4、对汉越新闻文档进行短语级、句子级、主题级的特征提取及表示； Step5、通过三层学习到各种粒度特征，得到最终特征向量； Step6、通过多头注意力机制计算，将所有注意力值拼接，再进行线性变换得到具有多粒度事件特征的新闻上下文表示； Step7、采用曼哈顿距离计算实际文档距离，得到双语文档语义相似度； 所述Step3中，首先在各自语言的语料中训练词嵌入矩阵和，将种子词典表示为二进制矩阵,找到最优映射矩阵，使映射的汉语词嵌入矩阵和越南语词嵌入矩阵之间的欧氏距离平方和最小化： ； 其中表示第个汉语词嵌入，是映射矩阵，表示第个越南语词嵌入，如果第个汉语词与第个越南语词对齐，则； 然后对词嵌入矩阵和进行归一化和中心化预处理操作：将构建为正交矩阵以防止单语性能下降且提供更好的双语映射，优化后的公式为： ； 其中表示主对角线所有元素之和，为最优映射矩阵； 最后使用映射源语言嵌入和目标语言嵌入之间的点积作为相似度度量； 所述Step5中，采用孪生循环神经网络结构来对汉语和越南语新闻进行相似度计算，孪生神经网络由结构相同的两个神经网络构成，该网络能学习区分两个输入是否相似；孪生循环神经网络主体部分由两个组成，它们之间参数共享，输入分别是汉语和越南语词向量及多粒度词向量序列，三层学习词级、句子级、主题级各种粒度特征，得到最终特征向量。

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