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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于词项搭配分析的构式网络生成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：CN116562368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310507901.9，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权一种基于词项搭配分析的构式网络生成方法是由彭嘉伟;蔡铭设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于词项搭配分析的构式网络生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于词项搭配分析的构式网络生成方法。该方法首先利用基于预训练模型的构式提取工具对语料库进行构式提取，获得对应构式库；其次模型通过词项搭配分析充分利用构式的准入词信息，并根据准入词的搭配强度得到构式的语言学特征；然后用流水线层级聚类的算法形成构式类别，生成第一层网络；最后在构式类别的基础上，以构式的抽象程度和构式类别之间的最大公共项为特征，生成第二层以及更高层网络。该方法充分利用了预训练模型学到的构式相关知识，能捕获和构建构式的特征，同时建立构式之间的网络关系，生成构式网络。

本发明授权一种基于词项搭配分析的构式网络生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于词项搭配分析的构式网络生成方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 1通过基于预训练模型的构式提取工具，提取语料中包含的构式，并且筛去出现频率低于语料语句数量ω%的构式，形成语料对应的构式库C={c1,c2,c3,...,cn}；其中，3≤ω≤8； 2对构式库C中的每一条构式ci进行词项分析，以得到的词项搭配强度，构建构式ci的对应特征向量vi，得到对应的特征向量组V={v1,v2,v3,...,vn}； 3结合构式的对应特征向量vi，通过流水线层级聚类的方式对构式库C进行聚类，得到第一级构式类，生成网络的第一层； 4以第一级构式类所包含的构式的最大公共子项长度和平均构式长度为特征，得到第一级构式类的相邻矩阵S1； 5在相邻矩阵S1的基础上，通过流水线层级聚类的方式对网络的第一层进行聚类，得到第二级构式类，生成网络的第二层； 6重复步骤4和步骤5，再次获得构式类的相邻矩阵SH-1，并用流水线层级聚类的方式，对网络的第H-1层进行聚类，得到第H级构式类，生成网络的第H层，即生成构式网络； 所述步骤3或步骤5中，流水线层级聚类的方式，具体为：聚类时搜索相邻矩阵中距离最小的值及其对应的节v1和v2，合并v1和v2距离最小的两个簇，重复此过程，直至相邻矩阵中的最小值大于阈值；在一次层级聚类完成后，筛选出簇中聚合的构式数量不小于t个的类，将剩余的簇重新进行层级聚类，重复此过程直至阈值大于相邻矩阵中最远距离为止；其中，t≥2。

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