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龙图腾网获悉中国科学院新疆理化技术研究所申请的专利基于语义空间聚类提示的跨语言信息分拣方法、装置、设备及存储介质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：CN119166780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411255199.2，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权基于语义空间聚类提示的跨语言信息分拣方法、装置、设备及存储介质是由杨雅婷;马博;王磊;艾合塔木江·艾合麦提;董瑞;周喜设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义空间聚类提示的跨语言信息分拣方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于语义空间聚类提示的跨语言信息分拣方法、装置、设备及存储介质，通过平均池化源语言和目标语言提示模板嵌入向量来初始化非限定语言的提示模板，并引入渐进式多语言转码方法，减少模型学习过程中的语种偏倚；在答案工程阶段，提出了一种基于聚类的答案空间构造方法，通过语义一致性引导的语义空间聚类来构建统一的多语言答案空间，从而实现对多语言提示学习的答案进行聚类，进而获得信息分拣类别。该方法解决了现有技术中不同语言在提示学习中答案空间不一致导致的跨语言信息分拣性能较差的问题。提高了面向跨语言场景的信息分拣任务性能。

本发明授权基于语义空间聚类提示的跨语言信息分拣方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于语义空间聚类提示的跨语言信息分拣方法，其特征在于，按下列步骤进行： a、针对信息分拣任务构造跨语言提示模板，所述跨语言提示模板为源语言预设模板与目标语言预设模板嵌入特征的平均池化结果； b、将待分拣文本进行渐进式多语言转码，并与步骤a中的提示模板拼接，生成提示学习的输入变量；所述渐进式多语言转码是将源语言待分拣文本中的词语按照渐进式的概率rn＝r1+n-1×d替换为目标语言中的同义词，所述同义词根据预设的双语词典查找； c、将步骤b所述输入变量输入至跨语言预训练模型为MLM模型进行训练，并生成预测特征，所述输入变量经过预训练模型后得到输出特征，所述预测特征为所述输出特征中[MASK]位置的特征向量； d、将所述预测特征映射至预设的多语言答案聚类空间，根据聚类结果给出所述待分拣文本的分拣结果，所述多语言答案聚类空间以分拣类别的源语言中心词为聚类中心，将不同语言的词语通过语义一致性检验进行聚类，生成答案聚类空间。

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