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龙图腾网获悉北京澜舟科技有限公司申请的专利基于向量检索的模型可解释性文本处理方法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：CN120744082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511146437.0，技术领域涉及：G06F16/3332；该发明授权基于向量检索的模型可解释性文本处理方法及存储介质是由郝亮;周明设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于向量检索的模型可解释性文本处理方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于向量检索的文本处理方法及存储介质，本发明提供的基于向量检索的文本处理方法，包括以下步骤：获取待检索文本和向量检索模型，通过向量检索模型获得待检索文本对应的输入词向量和文本向量；确定输入词向量和文本向量的目标相似度；对目标相似度进行归一化处理，获得归一化相似度；从构建的逆文档频率词库中确定待检索文本中所有词的目标逆文档频率，根据待检索文本中所有词的目标逆文档频率确定待检索文本中的罕见词；获取罕见词的词权重，将罕见词的词权重与归一化相似度对比，以根据对比结果准确判断待检索文本中重要词在对应的向量中的信息保留和丢失程度，以具有更好的可解释性。

本发明授权基于向量检索的模型可解释性文本处理方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于向量检索的模型可解释性文本处理方法，其特征在于：包括以下步骤： 获取待检索文本和向量检索模型，通过所述向量检索模型获得所述待检索文本对应的输入词向量和文本向量；所述向量检索模型通过构建的正样本对和负样本对对bert模型进行对比训练获得；所述正样本对包括预设查询请求和与预设查询请求相关的文档，所述负样本对包括预设查询请求和与预设查询请求不相关的文档； 确定所述输入词向量和所述文本向量的目标相似度； 对所述目标相似度进行归一化处理，获得归一化相似度；所述归一化处理将所述目标相似度转换成一个表示重要性的百分比； 所述归一化相似度为： 其中，t为待检索文本中的目标词；f为待检索文本；s为待检索文本中的任意一个词；vocab为平滑逆文档频率词库；scoref,t为目标词向量和所述文本向量的目标相似度；scoref,s为待检索文本中的任意一个词和所述文本向量的目标相似度； 构建逆文档频率词库，从所述逆文档频率词库中确定所述待检索文本中所有词的目标逆文档频率，根据所述待检索文本中所有词的目标逆文档频率确定所述待检索文本中的罕见词；获取所述罕见词的词权重，将所述罕见词的词权重与归一化相似度对比，获得对比结果；所述逆文档频率词库中的逆文档频率根据预设文档库中的总文档数和每个词出现过的文档数确定；所述逆文档频率表征预设查询请求中每个词的普遍程度； 所述罕见词的词权重为： 其中，h为待检索文本f中的罕见词；wf为罕见词h的词权重；idf_smoothh为待检索文本f中的罕见词h的平滑逆文档频率；s3为待检索文本f中的任意一个词；idf_smooths3为在待检索文本f中词s3的平滑逆文档频率；query为预设查询请求。

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