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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利数据内部特征向量生成方法、介质及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：CN120596896B 。

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：202511076252.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权数据内部特征向量生成方法、介质及系统是由周俊鹏;张锴;张伟霖;洪朝群;江慧琴设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据内部特征向量生成方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据内部特征向量生成方法、介质及系统，其中方法包括：获取待处理数据，并进行预处理以得到标准输入向量；对标准输入向量进行拆解，以得到子向量集合，并对每个子向量进行独立编码，以得到对应的嵌入向量集合，以及根据嵌入向量集合生成嵌入矩阵；对嵌入矩阵进行线性变换，以得到线性变换结果，并进行学习，得到对应的注意力权重，以及根据注意力权重进行加权融合，生成融合向量；构建语义图，并根据语义图计算结构保持损失项；计算主任务损失项，并根据结构保持损失项和主任务损失项进行联合优化，以生成结构增强向量，以生成最终内部特征向量；能够有效提取数据的内部特征，提高最终生成的特征向量的判别力和泛化性。

本发明授权数据内部特征向量生成方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据内部特征向量生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待处理数据，并对所述待处理数据进行预处理，以得到标准输入向量； 对所述标准输入向量进行拆解，以得到对应的子向量集合，并对所述子向量集合中的每个子向量进行独立编码，以得到对应的嵌入向量集合，以及根据所述嵌入向量集合生成对应的嵌入矩阵； 对所述嵌入矩阵进行线性变换，以得到对应的线性变换结果，并根据所述线性变换结果进行学习，得到对应的注意力权重，以及根据所述注意力权重进行加权融合，生成融合向量； 基于所述线性变换结果构建语义图，并根据所述语义图计算结构保持损失项； 基于所述融合向量计算对应的主任务损失项，并根据所述结构保持损失项和所述主任务损失项进行联合优化，以生成结构增强向量，以及根据所述结构增强向量生成最终内部特征向量； 对待处理数据进行预处理包括： 根据所述待处理数据构建原始输入张量集合； 对于所述原始输入张量集合中的每一个数值型字段进行数值格式化合法性校验和范围边界截断，并对文本型字段进行拼写规范化和语义标签映射，以得到标准化张量集合； 对所述标准化张量集合中的数值型字段进行归一化处理； 对处理后的所有字段进行拼接，以得到标准输入向量； 基于所述融合向量计算对应的主任务损失项，包括： 基于判别增强模块对所述融合向量进行判别增强，以得到判别增强向量，其中，所述判别增强模块包括两层全连接网络与一层残差连接层； 所述判别增强向量通过以下公式表述： ； 其中，表示融合向量，表示判别增强模块，表示判别增强向量，表示非线性激活组成的前馈网络，表示归一化操作； ； 其中，表示主任务损失项，表示样本数，表示真实标签，表示模型预测结果。

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