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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于后处理的超算互联网资源描述和查询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：CN119622073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411686122.0，技术领域涉及：G06F16/9532；该发明授权一种基于后处理的超算互联网资源描述和查询方法是由蒋昌俊;闫春钢;丁志军;王俊丽;张亚英;林佳奕设计研发完成，并于2024-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于后处理的超算互联网资源描述和查询方法在说明书摘要公布了：本发明涉及超算互联网资源描述和查询领域，提出一种基于后处理的超算互联网资源描述和查询方法，包括：根据查询问题和资源描述上下文，获取初始查询结果；对已获取的初始查询结果，重新查询资源描述上下文，将其分类为“正确信息”、“半正确信息”和“错误信息”；对于“半正确信息”，通过重新查询资源描述上下文，进行修正；最终将“正确信息”和修改后的“半正确信息”进行合并得到最终查询结果。本方法可以有效提升资源描述和查询的准确性。

本发明授权一种基于后处理的超算互联网资源描述和查询方法在权利要求书中公布了：1.一种基于后处理的超算互联网资源描述和查询方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：获取初始查询结果； 步骤2：对步骤1已获取的初始查询结果，结合对应的检索问题和资源描述上下文，根据其正确性对查询结果进行分类，将查询结果分类为“正确信息”、“半正确信息”以及“错误信息”； 步骤3：对于“半正确信息”，通过重新查询资源描述上下文，修改查询结果； 步骤4：最终将步骤2的“正确信息”和步骤3对“半正确信息”修改后得到的查询结果进行合并，得到最终的查询结果； 所述步骤1包括： 针对给定的查询问题和资源描述上下文，使用查询模型从资源描述上下文中抽取若干文本片段作为初始的查询结果： 所述步骤2包括： 使用分类模型对初始查询结果进行分类：初始查询结果包含多个查询结果，对每一个查询结果，根据查询结果的正确性将其分类为“正确信息”、“半正确信息”或“错误信息”；其中“正确信息”将会被保留，“半正确信息”将会在步骤3中进行修正，而“错误信息”则会被排除；这一过程表示为： 其中分别为“正确信息”，“半正确信息”和“错误信息”； 所述分类模型，包括编码器、交叉注意力层、平均池化层、MLP及归一化层，其输入是查询结果、查询问题以及资源描述上下文，输出是“正确信息”、“半正确信息”以及“错误信息”三个类别对应的概率回归值，分别为；其过程为： 对于每一个查询结果，将其与查询问题进行拼接，并和资源描述上下文一起送入PLMPre-trainedLanguageModel的编码器Encoder中，获得对应的向量表示和；之后进行交叉注意力Cross-Attention的计算，并将计算结果进行平均池化Mean-Pooling，得到；最终将进行拼接并送入MLP，经过softmax归一化后获得“正确信息”、“半正确信息”以及“错误信息”三个类别对应的概率回归值，分别为；上述过程表示为： 其中表示向量拼接操作； 在训练时，使用交叉熵损失函数优化分类模型； 使用训练好的分类模型对查询结果进行分类时，选取三个类别对应的概率回归值中最大值的类别作为分类结果； 所述步骤3包括： 使用修改模型对“半正确信息”进行修改，并获得修改后的查询结果；上述过程表示为： 所述修改模型，包括编码器、线性变换层，其输入是查询结果、查询问题以及资源描述上下文，输出是资源描述上下文每个token作为新的查询结果开头的概率值和结尾的概率值； 修改模型通过重新预测新的查询结果对应文本片段的位置来实现修改，其过程为：对于每一个查询结果，将其与查询问题进行拼接，并和资源描述上下文一起送入PLM的编码器Encoder中，获得对应的向量表示和；之后，通过两个线性变换层Linear获取资源描述上下文每个token作为新的查询结果开头的概率值以及结尾的概率值；上述过程表示为： 其中，W1、W1、b1、b2为线性变换层的可学习参数； 在训练阶段，使用交叉熵损失函数优化和； 使用训练好的修改模型对“半正确信息”进行修改时，先使用修改模型获取资源描述上下文每个token作为新的查询结果开头的概率值以及结尾的概率值，再获取使最大的下标对，最终提取对应的文本片段作为修改后的查询结果，如公式10所示： 所述步骤3包括： 最终的查询结果为步骤2获得的“正确信息”以及步骤3对“半正确信息”修改后得到的查询结果，即： 。

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