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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种双向注意力文本关键词匹配法条推荐模型及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：CN117271732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311238076.3，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种双向注意力文本关键词匹配法条推荐模型及方法是由刘鹏;丁娜;许娜;刘兵;张国圆;耿念;韩兆恩;王琪;严亮设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双向注意力文本关键词匹配法条推荐模型及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种双向注意力文本关键词匹配法条推荐模型及方法，属于人工智能技术领域。先构建法条匹配数据集，接着对案件事实和法律条文两者进行关键词抽取，拼接案件事实和法条输入预训练模型BERT进行语义表征，并行于BERT最后一层transformer额外堆叠一个关键词注意力transformer层得到案件事实关键语义表征和法条关键语义表征，最后融合BERT匹配对特征、对齐特征、关键语义表征和关键差异特征经过全连接层进行线性变换和使用softmax激活函数得到案件事实和法条的匹配值，大于匹配阈值的为该案件事实涉及的所有法条。本发明融合案件事实和法律条文两者的关键词信息，具有良好的可解释性，给法律专业人员和非专业人员提供了便捷帮助。

本发明授权一种双向注意力文本关键词匹配法条推荐模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种双向注意力文本关键词匹配法条推荐模型的法条推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建法条匹配数据集，将每个案件事实和法条库每个法条拼接构成二元组，标签为匹配或不匹配两类； S2、利用关键词抽取层对案件事实和与该案件领域相关的法条进行关键词抽取，获得案件事实关键词文本序列和法条关键词文本序列； S3、将案件事实文本序列和法条文本序列进行前后拼接，将拼接结果输入BERT语义表征层进行语义表征； S4、BERT语义表征层通过原始的最后一个transformer层基于双向注意力机制，使用案件事实语义表征对齐法条语义表征，得到融合案件事实的法条对齐特征； S5、基于案件事实关键词文本序列和法条关键词文本序列，关键词注意力transformer层输出案件事实关键语义表征和法条关键语义表征，将案件事实关键语义表征和法条关键语义表征相减获得关键差异特征； S6、通过特征拼接层将CLS向量、法条对齐特征、案件事实关键语义表征、法条关键语义表征和关键差异特征进行拼接，经过全连接层线性变换和softmax激活函数处理得到匹配值；在全连接层后加激活函数进行后续的下游任务分类，大于匹配阈值0.5的法条为事实涉及的法条； 双向注意力文本关键词匹配法条推荐模型包括关键词抽取层、BERT语义表征层、特征拼接层、全连接层和输出层；其中BERT语义表征层为预训练模型BERT，预训练模型BERT内设有多个先后连接的transformer层，在最后一个transformer层额外并排增设一个关键词注意力transformer层，关键词注意力transformer层的输入为BERT倒数第二层transformer的输出，利用关键词抽取层抽取的关键词序列表明案件事实和法条序列中的关键词位置，然后通过attentionmask对非关键词位置进行掩码操作，使非关键词位置的信息不能被注意到，最后一个transformer层以及关键词注意力transformer层的输出均连接特征拼接层，特征拼接层顺序连接全连接层和输出层；其中BERT最后一个transformer层输出CLS向量、案件事实语义表征和法条语义表征，关键词注意力transformer层输出案件事实关键语义表征和法条关键语义表征。

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