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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于预训练模型和自动感受野的关键词抽取方法与系统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：CN116011441B 。

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：202211694597.5，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权基于预训练模型和自动感受野的关键词抽取方法与系统是由姜明;叶廉;张旻设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练模型和自动感受野的关键词抽取方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于预训练模型和自动感受野的关键词抽取方法与系统，属于自然语言中文本关键词抽取领域。首先构建输入嵌入模块，对文档序列进行词元化，构建停用词集合和遮罩矩阵。其次通过构建感受野和句向量生成网络，根据分别生成感受野矩阵和句向量。然后利用句向量和感受野矩阵生成词排序矩阵，经过注意力评分层，得到候选词分数矩阵，并进一步获取分数序列以及长度序列。最后通过分数序列和长度序列产生的元素对，完成关键词抽取，并对网络模型进行训练。本发明帮助关键词抽取模型融合候选词筛选和候选词排序两项任务，并具有更好的鲁棒性和自适应能力。

本发明授权基于预训练模型和自动感受野的关键词抽取方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于预训练模型和自动感受野的关键词抽取方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1、利用预设标记对未加工文本原生文本进行整理并限制其长度，得到文档序列； 对文档序列进行词元化，随后构建停用词集合和相应的遮罩矩阵； 步骤2、通过重解释BERT预训练模型构建感受野生成网络，将词元化后的文档序列作为输入，生成感受野矩阵； 步骤3、通过重解释BERT预训练模型构建句向量生成网络，将词元化后的文档序列作为输入，生成网络生成句向量； 步骤4、利用句向量和感受野矩阵生成词排序矩阵，通过词排序矩阵和句向量，经过注意力评分层，得到候选词分数矩阵； 步骤5、获取候选词分数矩阵，对候选词分数矩阵进行压缩； 将压缩后的候选词分数矩阵，规整为分数序列，并根据分数序列提取压缩后的位置信息组成长度序列； 步骤6、分数序列和长度序列长度相等，其中元素一一对应，产生元素对； 获取预设关键词抽取数量m，选取元素对中对应分数序列的分数元素最大的前m个的元素对； 利用元素对对应词元作为短语开头，元素对中长度序列元素作为短语长度，获取元素对表征的短语，即为关键词抽取的结果； 步骤7、感受野生成网络、句向量生成网络与注意力评分层构成关键词抽取模型，接受分数序列和长度序列，对关键词抽取模型进行反向传播训练，训练得到可靠的关键词抽取模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。