买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东省智能科学与技术研究院申请的专利基于混合神经网络模型的自然语言处理方法、装置、设备及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：CN120409454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510305249.1，技术领域涉及：G06F40/20；该发明授权基于混合神经网络模型的自然语言处理方法、装置、设备及介质是由黄典;闵昌茁;冯圣中设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合神经网络模型的自然语言处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于混合神经网络模型的自然语言处理方法、装置、设备及介质，属于计算机技术领域，该方法包括：获取待处理的自然语言文本；将待处理的自然语言文本输入至混合神经网络模型，以获取由混合神经网络模型输出的自然语言处理结果；其中，混合神经网络模型是由脉冲神经网络模型和BERT神经网络模型为基础构建的。本申请通过利用脉冲神经网络模型和BERT神经网络模型为基础构建混合神经网络模型，再通过混合神经网络模型完成自然语言处理任务，有效结合人工神经网络模型的高精度优点与脉冲神经网络模型的低功耗计算优点，提高自然语言处理任务效率与精准度，为大规模人工智能模型产业的发展提供有力支持。

本发明授权基于混合神经网络模型的自然语言处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于混合神经网络模型的自然语言处理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取待处理的自然语言文本； 将所述待处理的自然语言文本输入至混合神经网络模型，以获取由所述混合神经网络模型输出的自然语言处理结果； 其中，所述混合神经网络模型是由脉冲神经网络模型和BERT神经网络模型为基础构建的； 所述混合神经网络模型包括依次连接的嵌入层、多个编码特征提取模块以及预测头； 所述编码特征提取模块包括周期性积分与发放神经元、周期性脉冲注意力模块以及混合单元驱动注意力调制模块； 所述周期性积分与发放神经元设计有周期性调制输入电流机制与周期性重置电压机制； 其中，所述周期性调制输入电流机制包括对周期性积分与发放神经元的输入电流进行周期性调制；所述周期性重置电压机制包括对周期性积分与发放神经元的输出电压进行周期性重置； 所述周期性脉冲注意力模块设计有脉冲化处理机制、自适应卷积机制以及周期性特征融合机制； 其中，所述脉冲化处理机制包括调用所述周期性积分与发放神经元将特征序列转换为脉冲序列；所述自适应卷积机制包括根据多头注意力机制中的头数以及序列长度调整卷积核大小，从而完成一维卷积；所述周期性特征融合机制包括对原始输入特征与自适应卷积输出的特征进行周期性特征融合； 所述混合单元驱动注意力调制模块设计有双路径混合编码机制以及联合损失函数机制； 其中，所述双路径混合编码机制包括BERT神经网络模型路径以及脉冲神经网络模型路径，通过两种路径分别对多头注意力机制中的键矩阵进行特征提取并进行加权融合；所述联合损失函数机制包括引入联合损失函数，所述联合损失函数包括任务损失与正则化项； 所述编码特征提取模块具有残差连接。

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广东省智能科学与技术研究院，其通讯地址为：519031 广东省珠海市横琴新区环岛北路2515号1单元2304室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。