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龙图腾网恭喜杭州今元标矩科技有限公司申请的专利一种人员配置CMS内容特征提取方法、系统及介质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：CN118886414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411361013.1，技术领域涉及：G06F40/211；该发明授权一种人员配置CMS内容特征提取方法、系统及介质是由郭伟;王闽东设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人员配置CMS内容特征提取方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人员配置CMS内容特征提取方法、系统及介质，涉及内容特征提取技术领域，通过为每个句子文本生成句子特征向量，使用预训练语言模型提取文本内容数据的上下文特征表示，基于句子特征向量和上下文特征表示，构建句子间的语义关系图谱，收集人员配置领域知识库，对语义关系图谱进行扩充，使用特征融合策略，通过扩充后的语义关系图谱生成融合句子特征向量，对融合句子特征向量进行聚类，获得K个语义聚类簇，从每个语义聚类簇中提取代表该语义聚类簇的关键词；自动融合上下文语义和结构化知识，并提高了领域知识的迁移和泛化能力，为智能内容分析提供了有力支持。

本发明授权一种人员配置CMS内容特征提取方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种人员配置CMS内容特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：收集人员配置CMS的文本内容数据；步骤二：将文本内容数据进行句子分割，获得句子文本集合，对每个句子文本进行分词，将每个分得的词语进行词向量转换，为每个句子文本生成句子特征向量；步骤三：使用预训练语言模型提取文本内容数据的上下文特征表示，基于句子特征向量和上下文特征表示，构建句子间的语义关系图谱；步骤四：收集人员配置领域知识库，并基于人员配置领域知识，对语义关系图谱进行扩充；步骤五：使用特征融合策略，通过扩充后的语义关系图谱对每个句子文本的句子特征向量和上下文特征表示进行融合，生成融合句子特征向量；步骤六：对融合句子特征向量进行聚类，获得K个语义聚类簇；K为获得的语义聚类簇的数量；步骤七：从每个语义聚类簇中提取代表该语义聚类簇的关键词；所述使用预训练语言模型提取文本内容数据的上下文特征表示包括以下步骤：步骤21：将每个句子文本输入预训练语言模型中，对句子文本进行编码，获得句子文本中每个词元的上下文语义表示向量；所述预训练语言模型为Bert模型；步骤22：将每个句子文本的词元的上下文语义表示向量组成的序列输入HierarchicalAttentionNetwork模型，获得句子级别的上下文向量表示，该上下文向量表示即为上下文特征表示；所述基于句子特征向量和上下文特征表示，构建句子间的语义关系图谱包括以下步骤：步骤31：将每个句子文本的句子特征向量和上下文向量进行拼接组成该句子文本的句子全局特征向量；步骤32：对于任意两个句子文本对应的句子全局特征向量，计算两个句子全局特征向量的余弦相似度，若余弦相似度大于预设的相似度阈值，将这两个句子文本视为存在语义关联边；步骤33：将每个句子作为一个句子节点，将存在语义关联边的两个句子节点之间使用一条加权边连接；所述加权边的权重为语义关联边对应的余弦相似度；步骤34：所有句子节点以及句子节点之间的加权边组成语义关系图谱。

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