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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院;深圳得理科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的文献检索方法和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：CN115495555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211175734.4，技术领域涉及：G06F16/3332；该发明授权一种基于深度学习的文献检索方法和系统是由温嘉宝;杨敏;贺倩明设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的文献检索方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的文献检索方法和系统。该系统包括：召回模块，其用于针对用户输入的查询文本，基于预存储的词向量和文本向量，生成多个候选文本；重排模块，其用于将用户输入的查询文本和所述多个候选文本输入到经训练的长文本编码器，获得查询向量以及候选文本向量，并计算查询向量与候选文本向量之间的相似度，获得排序的检索结果。本发明有效解决了文本检索中无监督模型排序效果不理想、有监督文本检索模型无法在大量文书中直接检索的问题，显著提升了检索速度和准确度，尤其适用于涉及以长文本检索长文本的领域。

本发明授权一种基于深度学习的文献检索方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的文献检索系统，包括： 召回模块：用于针对用户输入的查询文本，基于预存储的词向量和文本向量，生成多个候选文本； 重排模块：用于将用户输入的查询文本和所述多个候选文本输入到经训练的长文本编码器，获得查询向量以及候选文本向量，并计算查询向量与候选文本向量之间的相似度，获得排序的检索结果； 其中，所述召回模块根据以下步骤生成所述多个候选文本： 针对用户输入的查询文本，使用法律领域专用分词器进行分词，并在预存储的第一数据库中查找每个分词所对应的词向量，输入到uSIF算法中得到查询文本原始向量； 从查询文本原始向量中减去预存储的主成分，得到最终查询文本向量； 利用预存储的第二数据库检索出与所述最终查询文本向量在语义上最相似的K个向量及其对应的文本标识，作为召回的所述多个候选文本，其中K是设定的整数； 其中，第一数据库和第二数据库根据以下步骤获得： 随机抽取已有的案例数据，使用法律领域专用分词器进行分词，并将分词的文本输入到文本分类器训练词向量，将训练的词向量存入第一数据库中进行持久化操作； 对于选定的全部案例数据，使用法律领域专用分词器进行分词后在第一数据库中获取每个词的向量，组成词向量矩阵输入到uSIF算法生成样本案例的原始文本向量，并对样本案例的原始文本向量进行奇异值分解得到设定数目的多个主成分，将所述样本案例的原始文本向量减去所述多个主成分，得到样本案例的最终文本向量，并将该样本案例的最终文本向量存入到第二数据库中进行持久化操作。

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中国科学院深圳先进技术研究院;深圳得理科技有限公司，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068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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