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龙图腾网获悉重庆交通大学申请的专利一种面向桥梁检测文本的少样本机器阅读理解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：CN115392255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211035572.4，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种面向桥梁检测文本的少样本机器阅读理解方法是由李韧;肖桥;杨建喜;张露伊;蒋仕新;王笛;刘新龙;张廷萍设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向桥梁检测文本的少样本机器阅读理解方法在说明书摘要公布了：本发明涉及桥梁文本信息检索技术领域，具体涉及一种面向桥梁检测文本的少样本机器阅读理解方法。本方法中，即使获取到的样本数据并不多，但每一个样本，既可以通过问题分类模型及答案预测模型构建模拟预测数据，同时也可以通过人工标注的方式得到实际训练数据，每一个样本数据均可以得到充分的使用。与现有技术相比，本方法对收集到的文本数据进行了充分的开发使用，通过模拟训练数据及待标注的文本数据，可以让答案抽取模型在预训练Pre‑Training后，得到预微调Pre‑Tuning和微调Fine‑Tuning两次训练，与使用预训练+微调的现有训练方式相比，在只能收集到相同数据的文本数据时，同样可以大幅度提升答案抽取模型的训练效果。

本发明授权一种面向桥梁检测文本的少样本机器阅读理解方法在权利要求书中公布了：1.一种面向桥梁检测文本的少样本机器阅读理解方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集预设数量的带标注的文本数据，以及预设数量的不带标注的文本数据；所述标注包括人工设置的问题及答案； S2、将未标注的文本数据输入问题分类模型得到预测的问题类型，并将该未标注的文本数据及预测的问题类型构建为用于答案预测的伪数据； S3、将用于答案预测的伪数据输入答案预测模型，得到预测的答案； S4、根据未标注的文本数据、对应的预测的问题类型以及预测的答案，构建伪问答对数据，所述伪问答对数据的内容包括该未标注的文本数据、预测的答案以及对应的问题； S5、使用伪问答对数据对通过预训练的答案抽取模型进行预微调； S6、使用带标注的文本数据对通过预微调的答案抽取模型进行微调； S7、使用完成微调的答案抽取模型，进行桥梁检测文本的信息抽取； 其中，S2中，所述问题分类模型为第一基础模型用带标注的文本数据训练得到；所述第一基础模型的底层模型为中文预训练语言模型MacBERT； S3中，所述答案预测模型为第二基础模型用带标注的文本数据训练得到；所述第二基础模型的底层模型为中文预训练语言模型MacBERT； 所述答案抽取模型的底层模型为中文预训练语言模型MacBERT。

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