基于结构语义图嵌入的多模态数学文献检索方法及系统

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基于结构语义图嵌入的多模态数学文献检索方法及系统
申请号:CN202511231851
申请日期:2025-09-01
公开号:CN120723897A
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明属于人工智能与信息检索领域,提供了一种基于结构语义图嵌入的多模态数学文献检索方法及系统,将文献内容进行转换,形成三元组结构,提取三元组结构中的LaTeX公式的表达式,构建抽象语法树,将抽象语法树转化为结构语义图,利用预训练的模型对结构语义图进行编码,提取语义嵌入向量,形成公式嵌入向量;利用预训练语言模型对三元组结构的正文段落进行语义建模,生成文本嵌入向量;基于公式嵌入向量和文本嵌入向量,构建检索索引结构;响应于用户的查询请求,对查询请求进行模态识别,根据识别的模态进行处理,生成语义信息,根据所述语义信息在检索索引结构进行查询。本发明提高了数学文献检索的准确性。
技术关键词
文献检索方法 抽象语法树 三元组 数学 预训练语言模型 文本 语义向量 生成结构 索引 卷积网络模型 表达式 深层语义匹配 格式 文献检索系统 句法分析方法 视觉检测识别 融合策略 元素 监督学习算法
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