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龙图腾网获悉沈阳航空航天大学申请的专利一种基于网络嵌入和预训练模型的新概念义原预测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：CN116186256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211708645.1，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种基于网络嵌入和预训练模型的新概念义原预测方法是由白宇设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络嵌入和预训练模型的新概念义原预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于网络嵌入和预训练模型的新概念义原预测方法，包括以下步骤：基于构建的HowNet的义原标注体系，通过协同过滤机制，构建包括表示学习模块、候选义原选择模块和义原序列排序模块的义原预测模型，进行义原序列排序；利用相似词语对应的概念获得待推荐义原的集合，通过在Hownet中进行相似词检索来获得查询词对应的相似词集合，基于上述全部词语、词语对应的概念义项及其义原，构建词语‑义项‑义原的关系子网络，并基于网络节点重要性排序方法选择候选义原节点，对HowNet进行扩展；本发明实现了词语与候选义原的动态匹配，通过义原标注提升了表示学习的可解释性。

本发明授权一种基于网络嵌入和预训练模型的新概念义原预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网络嵌入和预训练模型的新概念义原预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建HowNet的义原标注体系，用于通过有限的义原描述无限的概念集合，其中，所述义原用于表示最基本的、不再分割的最小语义单位； 基于所述义原标注体系，通过协同过滤机制，构建包括表示学习模块、候选义原选择模块和义原序列排序模块的义原预测模型，进行义原序列排序； 利用相似词语对应的概念获得待推荐义原的集合，通过在Hownet中进行相似词检索来获得查询词对应的相似词集合，基于上述全部词语、词语对应的概念义项及其义原，构建词语-义项-义原的关系子网络，并基于网络节点重要性排序方法选择候选义原节点，对HowNet进行扩展； 在通过义原预测模型进行义原序列排序的过程中，在表示学习模块，通过网络表示学习方法获得Hownet中的字和义原的向量表示，通过Sentence-Transformers模型得到输入Token的表示向量，并将其拼接到Token包含的字的向量表示上，拼接后的向量表示经过BiLstm和线性层得到输入Token的新的向量表示，该向量表示被用来与候选义原序列向量进行相似性判别，进而实现义原序列排序； 在选择候选义原节点的过程中，使用度中心性和介性中心度的两种中心性组合的度量方法评估义原节点的重要度，计算义原节点的推荐指数； 根据所述推荐指数，对所述候选义原进行组合，构成不同长度的义原序列，该序列将作为新概念义原标注的候选结果，形成所述候选义原节点。

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沈阳航空航天大学，其通讯地址为：110136 辽宁省沈阳市沈北新区道义南大街37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”。

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