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龙图腾网获悉广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司申请的专利篇章结构评分模型的训练方法、评分方法和相关设备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：CN116089603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202111308362.3，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权篇章结构评分模型的训练方法、评分方法和相关设备是由刘旺旺设计研发完成，并于2021-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本篇章结构评分模型的训练方法、评分方法和相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种篇章结构评分模型的训练方法、评分方法和相关设备，在进行模型训练时，系统获取人工标注的训练语料，该训练语料包括多个篇章文本，各个篇章文本对应标注有实际结构评分。然后，基于修辞结构理论解析训练语料，得到各个篇章文本分别对应的文章修辞结构。系统将各个篇章文本、各个篇章文本各自对应的实际结构评分和文章修辞结构作为训练样本输入神经网络模型进行模型训练，直至损失函数最小化，保存识别率最高的一个模型作为篇章结构评分模型。训练完成后的篇章结构评分模型在对待评分文章进行结构评分时，能够综合考虑到文章的篇章组织结构关系，从而使得模型输出的结构评分的准确性和客观性更高。

本发明授权篇章结构评分模型的训练方法、评分方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种篇章结构评分模型的训练方法，其中，包括： 获取训练语料，所述训练语料包括多个篇章文本，各所述篇章文本对应标注有实际结构评分； 基于修辞结构理论解析所述训练语料，得到各所述篇章文本分别对应的文章修辞结构； 将各所述篇章文本、各所述篇章文本各自对应的所述实际结构评分和所述文章修辞结构作为训练样本输入神经网络模型进行模型训练，直至损失函数最小化，保存识别率最高的一个模型作为所述篇章结构评分模型； 其中，所述基于修辞结构理论解析所述训练语料，得到各所述篇章文本分别对应的文章修辞结构的步骤中，单个所述篇章文本的解析步骤为： 将所述篇章文本分割成若干个基础语篇单元； 根据相邻两个所述基础语篇单元之间的语篇关系，以及相邻两个所述基础语篇单元与其余所述基础语篇单元之间的语篇关系，构建所述篇章文本的文章修辞结构，所述文章修辞结构为二叉树结构，所述二叉树结构的叶子节点为所述基础语篇单元； 其中，所述将各所述篇章文本、各所述篇章文本各自对应的所述实际结构评分和所述文章修辞结构作为训练样本输入神经网络模型进行模型训练，直至损失函数最小化，保存识别率最高的一个模型作为所述篇章结构评分模型的步骤中，单个所述篇章文本对应的损失函数的计算步骤为： 获取各所述基础语篇单元各自对应的句子表征向量； 根据所述文章修辞结构和各所述句子表征向量，解析得到所述文章修辞结构的根节点表征向量和若干个非叶子节点表征向量； 对所述根节点表征向量和各所述非叶子节点表征向量进行语篇关系分类，得到各节点分别对应的分类器输出概率；并对所述根节点表征向量进行评分计算，得到预测结构评分； 根据所述分类器输出概率、所述预测结构评分和所述实际结构评分，计算得到所述损失函数； 其中，所述获取各所述基础语篇单元各自对应的句子表征向量的步骤，包括： 将各所述基础语篇单元输入bert模型，得到各所述基础语篇单元分别对应的所述句子表征向量。

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