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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所申请的专利一种服务特定领域的稀缺资源语言模型建模方法及建模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：CN116205237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202111441264.7，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种服务特定领域的稀缺资源语言模型建模方法及建模系统是由张全;韦向峰;袁毅;池毓焕设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种服务特定领域的稀缺资源语言模型建模方法及建模系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能语言信息处理技术领域，具体地说，涉及一种服务特定领域的稀缺资源语言模型建模方法，包括：步骤1得到由多个分割语句组成的预处理后的语句集合；步骤2得到语句‑主题分布和主题‑词语分布；步骤3得到选定的领域特征词；步骤4得到翻译后的领域特征词语；步骤5利用翻译后的领域特征词语，计算并得到领域主题分布；步骤6计算每个分割语句的语句‑主题分布与领域主题分布之间的相关度；步骤7判断每个分割语句的相关度是否超过预设的阈值，将满足条件的语句入选稀缺资源特定领域的语言模型训练语料；步骤8得到最终的语言模型训练语料；步骤9对稀缺资源语言模型进行训练，得到稀缺资源语言模型。

本发明授权一种服务特定领域的稀缺资源语言模型建模方法及建模系统在权利要求书中公布了：1.一种服务特定领域的稀缺资源语言模型建模方法，该方法包括： 步骤1收集稀缺资源文本作为初始语料，对该初始语料进行预处理，得到预处理后的文本；以语句为单位，对预处理后的文本进行分割，保留语句的顺序关系和段落信息，得到由多个分割语句组成的预处理后的语句集合； 步骤2对预处理后的语句集合，结合Gibbs算法，得到语句-主题分布和主题-词语分布； 步骤3在预先收集的富集资源语种文本中，对特定领域选择领域特征词语，得到选定的领域特征词； 步骤4将选定的领域特征词语翻译成稀缺语种的词语，得到翻译后的领域特征词语； 步骤5利用翻译后的领域特征词语，结合步骤2得到的主题-词语分布，计算并得到领域主题分布； 步骤6计算每个分割语句的语句-主题分布与领域主题分布之间的相关度； 步骤7判断每个分割语句的相关度是否超过预设的阈值，将满足条件的语句入选稀缺资源特定领域的语言模型训练语料； 步骤8根据语言表述的连贯性，进一步筛选步骤7得到的语言模型训练语料，得到最终的语言模型训练语料； 步骤9利用步骤8得到的最终的语言模型训练语料，对稀缺资源语言模型进行训练，得到稀缺资源语言模型； 所述步骤5具体包括： 翻译得到的稀缺资源语种中的领域特征词序列，记为翻译后的领域特征词语，且其表示为；其中，表示领域特征词序列中的第n个领域特征词语，N表示领域特征词语的总数；以在主题-词语分布的估计值作为词语的主题分布向量： 其中，表示领域特征词语在第i个主题上的分布值；为领域特征词语在第K个主题上的分布值； 领域主题分布为： 其中，ti表示特定应用领域在第i个主题上的分布值；为特定应用领域在第K个主题上的分布值； 其中，表示领域特征词语在第j个主题上的分布值。

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