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龙图腾网获悉天津大学;北京中科闻歌科技股份有限公司申请的专利一种基于形态学增强的张量化词嵌入压缩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：CN115481645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211268116.4，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种基于形态学增强的张量化词嵌入压缩系统是由张鹏;甘国兵;李孙竹;吕秀庆;王本友;王磊;赵菲菲;罗引;徐楠设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于形态学增强的张量化词嵌入压缩系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于形态学增强的张量化词嵌入压缩系统，该模型包括语素分割模块、语素索引及嵌入模块、词嵌入生成模块；所述语素分割模块将文本任务的词表中每个词分割成语素，所述语素索引及嵌入模块首先统计语素分割模块的分割结果生成语素表，接着定义语素索引矩阵和多个可训练的语素嵌入矩阵，语素索引矩阵每一行代表词表中对应单词的语素在语素表中的位置，语素嵌入矩阵的每一行代表语素表中对应语素的嵌入向量；词嵌入生成模块对词表中每个词，从语素嵌入矩阵中索引出语素向量并进行张量积，多个张量积的结果相加生成词嵌入向量；本发明克服了一般词嵌入技术参数量及存储空间占用大的问题，以及高倍压缩词嵌入时任务效果损失的问题。

本发明授权一种基于形态学增强的张量化词嵌入压缩系统在权利要求书中公布了：1.一种基于形态学增强的张量化词嵌入压缩系统，该模型包括语素分割模块、语素索引及嵌入模块、词嵌入生成模块；其特征在于： 所述语素分割模块将文本任务的词表中每个词分割成语素，并构建语素表 所述语素索引及嵌入模块根据语素表和词表构建维度为的语素索引矩阵；所述语素索引矩阵的每一行代表词表中对应单词的语素在语素表中的位置；其中：是词表的大小； 所述语素索引及嵌入模块根据语素表构建个可训练的维度为的语素嵌入矩阵；所述语素嵌入矩阵的每个行向量代表语素表中相应语素的维嵌入向量；其中：是语素表的大小，； 所述词嵌入生成模块根据所述语素索引矩阵索引向量和所述语素嵌入矩阵中索引出的语素向量进行张量积运算构建词嵌入向量模型，所述词嵌入生成模块构建词嵌入向量模型过程： 对词表中的第个词，先从语素索引矩阵中找到该词的语素索引向量，即； 根据语素索引向量从单个语素嵌入矩阵中索引出个语素向量并进行张量积运算得到一个维的向量； 从个语素嵌入矩阵中得到的维向量相加得到该词维的词向量生成词嵌入向量模型： 。

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天津大学;北京中科闻歌科技股份有限公司，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92号；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”。

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