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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种融合语言模型与语义特征的关键词提取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：CN114818731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210550459.3，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种融合语言模型与语义特征的关键词提取方法是由吕明琪;常孔帅;陈铁明;顾国民;陈波设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合语言模型与语义特征的关键词提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合语言模型与语义特征的关键词提取方法，包括：提取目标文本中的名词和名词短语构成候选词集合，利用语言模型分别针对目标文本和候选词集合生成目标文本表征向量和候选词表征向量；对候选词表征向量降维后进行聚类操作，得到具有若干个聚类的聚类集合；基于候选词与目标文本的语义相似度确定各聚类待提取关键词的名额，并从各聚类中筛选对应名额的候选词，生成候选关键词集合；利用最大边界相关算法从候选关键词集合中提取候选词，得到最终关键词。本发明显著提升关键词提取的准确性和多样性。

本发明授权一种融合语言模型与语义特征的关键词提取方法在权利要求书中公布了：1.一种融合语言模型与语义特征的关键词提取方法，其特征在于，所述融合语言模型与语义特征的关键词提取方法，包括：步骤1、提取目标文本中的名词和名词短语构成候选词集合，利用语言模型分别针对目标文本和候选词集合生成目标文本表征向量和候选词表征向量；步骤2、对所述候选词表征向量降维后进行聚类操作，得到具有若干个聚类的聚类集合；步骤3、基于候选词与目标文本的语义相似度确定各聚类待提取关键词的名额，并从各聚类中筛选对应名额的候选词，生成候选关键词集合；步骤4、利用最大边界相关算法从候选关键词集合中提取候选词，得到最终关键词；其中，所述基于候选词与目标文本的语义相似度确定各聚类待提取关键词的名额，包括：步骤31、对每个候选词，计算其候选词表征向量与目标文本的目标文本表征向量的余弦相似度，将计算的余弦相似度作为候选词的语义权重；步骤32、对聚类集合中每个聚类，计算每个聚类中包含的候选词的语义权重的平均值，并根据平均值得到每个聚类的语义权重；步骤33、对每个聚类的语义权重进行归一化，将归一化后的值作为对应聚类的语义份额，并根据语义份额生成每个聚类待提取关键词的名额。

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