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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于BERT模型的反驳论辩语句检索方法及设备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：CN116361439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310334113.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种基于BERT模型的反驳论辩语句检索方法及设备是由史红光;阮锦绣设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BERT模型的反驳论辩语句检索方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BERT模型的反驳论辩语句检索方法及设备，所述方法包括：构造一个有着形式的数据集，其中是对应着论辩语句的语境语句，yi来标记第二个论辩语句是否是第一个论辩语句的反驳论辩语句；基于预训练模型提出了Bipolar‑encoder模型，用联合训练来衡量语境语句是否存在关联，并且衡量两个论辩语句是否互相反驳，若互为反驳论辩语句，它们应当主题相同但是有着不同的立场。本发明在没有主题先验信息的情况下同时考虑了主题相似性和立场不相似性，检索时渐进时间复杂度低，能够在大数据情况下继续保持良好效果与性能。

本发明授权一种基于BERT模型的反驳论辩语句检索方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于BERT模型的反驳论辩语句检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 从辩论论坛爬取或者从可用的文本信息中抽取数据，构造训练数据集，数据集中每条数据有着四元组形式其中为论辩语句所对应的语境语句，是论辩语句的反驳论辩语句； 使用两个BERT模型编码BERT1和BERT2分别对四元组中的两对语境语句和论辩语句对和进行编码； 构造语境相关性层，用于获得两个论辩语句的语境相似性，所述语境相关性层对BERT1和BERT2的输出中对应于语境语句表征的向量和进行标准化、RELU激活和线性变换处理，得到和计算二者之间的距离； 构造反驳分类层，用于衡量两个论辩语句是否互相反驳，所述反驳分类层对BERT1和BERT2的输出中对应于论辩语句表征的向量和进行做差取绝对值，再和拼接后进行标准化、RELU激活、线性变换、分类处理； 进行负采样并构造六元组进行联合训练，其中qi为负样本辩论语句，为负样本语境语句，所述负采样是指对于正确相互反驳论辩语句对，采样一个有着不同语境的论辩语句作为负样本，将语境相关任务和反驳分类任务的损失函数相加作为模型损失函数，经过训练得到反驳论辩语句检索模型； 利用训练好的反驳论辩语句检索模型对新的一个论辩语句二元组进行处理，给出反驳论辩语句候选集，之后使用反驳分类层获得反驳程度概率得分，对反驳候选集中的二元组进行再次排序得出所需结果。

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