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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于主题挖掘的水利领域文本的检索方法与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：CN114490938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210079358.2，技术领域涉及：G06F16/3332；该发明授权基于主题挖掘的水利领域文本的检索方法与系统是由冯钧;苏栋;陆佳民设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主题挖掘的水利领域文本的检索方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于主题挖掘的水利领域文本的检索方法与系统，所述方法步骤如下：收集数据集；数据集预处理；构建基于主题挖掘的双向对抗神经网络和双向GRU联合的主题注意力模型GAN‑BiGRUTopicAttentionModel；测试集验证测试；主题相关排序；进行主题检索；所述系统包括数据爬取模块、索引构建模块与数据检索模块。本发明在主题多样性检测及主题连贯性检测和下游分类任务的准确率与召回率都显著高于现有方法，为本相关领域研究提供了一种新的解决方案；本发明立足于充足的领域数据储备支撑，率先将双向对抗神经网络和双向GRU组合形成的网络模型使用在水利检索领域，为主题模型检索在水利领域的应用做出贡献。

本发明授权基于主题挖掘的水利领域文本的检索方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于主题挖掘的水利领域文本的检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 1整理实验数据集，对数据集进行脱敏信息处理以及文本数据预处理； 2构建基于主题挖掘的双向对抗神经网络和双向GRU联合的主题注意力模型GAN-BiGRUTopicAttentionModel，使用步骤1中训练集进行训练； 3对步骤2训练的双向对抗神经网络和双向GRU联合的主题注意力模型进行主题多样性与主题连贯性测试，同时对其下游任务的准确率、召回率进行测试，完成模型评估；具体为： 3.1主题多样性测试：通过统计主题词汇中不重复词汇所占比例，反映了模型训练后的主题多样性，其计算公式如下： 其中Settopic_words表示主题词集合，topic_num表示主题个数，topic_per_word表示每个主题的单词数；通过本公式即可计算得到主题多样性评价指标，进而完成主题多样性测试； 3.2主题连贯性测试：本指标用来评估同一主题中的词是否具有连贯性与一致性，在本发明中采用NPMI值和UCI值来作为评价指标，其中NPMI与UCI指标的计算公式如下： 其中，wi为第i个单词的词向量，wj为第j个单词的词向量，Pwi,wj为wi和w的联合概率分布函数，pwi和pwj分别是wi和wj的边缘概率分布函数，ε为偏置项； 其中，wi为第i个单词的词向量，wj为第j个单词的词向量，Pwi,wj为wi和w的联合概率分布函数，pwi和pwj分别是wi和wj的边缘概率分布函数，N表示词汇大小； 3.3准确率：准确率Accuracy＝TP+TNP+N，代表下游分类任务分类正确的概率，其中TP、TN、P、N分别代表混淆矩阵中的指标，即： 分类目标只有两类，计为正例和负例，分别是： TruepositivesTP：被正确地划分为正例的个数，即将正样本预测为正； FalsepositivesFP：被错误地划分为正例的个数，即将正样本预测为负； FalsenegativesFN：被错误地划分为负例的个数，即将负样本预测为正； TruenegativesTN：被正确地划分为负例的个数，即将负样本预测为负； 3.4召回率：表示下游任务中被正确识别出来的正样本个数与测试集中所有正样本的个数的比值，计算方法为：Recall＝TPTP+FN； 4搭建基于主题挖掘的水利领域文本的检索系统，嵌入经过验证测试的双向对抗神经网络和双向GRU联合的主题注意力模型，完成相关领域文本检索。

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