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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种知识感知的序列到树的数学应用题求解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：CN113946696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202110016787.0，技术领域涉及：G06F16/38；该发明授权一种知识感知的序列到树的数学应用题求解系统是由吴沁倬;张奇;黄萱菁设计研发完成，并于2021-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识感知的序列到树的数学应用题求解系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种知识感知的序列到树的数学应用题求解系统，用于对待分析应用题文本进行处理与推理得到对应的数学表达式，其特征在于，包括：问题编码模块利用预定的第一神经网络对待分析应用题文本进行编码得到编码后问题向量；实体图构建模块在预定的包含常识信息的外部知识库中对待分析应用题文本进行检索，得到对应的实体三元组，并基于该实体三元组构建实体图；知识表示生成模块基于编码后问题向量以及实体图利用预定的第二神经网络获取认识到知识的知识表示；树形解码模块基于编码后问题向量以及知识表示利用预定的第三神经网络生成数学表达式树。本系统融合了应用题中未出现的常识信息，从而提高了数学表达式的精准性。

本发明授权一种知识感知的序列到树的数学应用题求解系统在权利要求书中公布了：1.一种知识感知的序列到树的数学应用题求解系统，用于对待分析应用题文本进行处理与推理得到对应的数学表达式树，其特征在于，包括： 问题编码模块，利用预定的第一神经网络对所述待分析应用题文本进行编码得到编码后问题向量； 实体图构建模块，在预定的包含常识信息的外部知识库中对所述待分析应用题文本进行检索，得到对应的实体三元组，并基于该实体三元组构建实体图； 知识表示生成模块，基于所述编码后问题向量以及所述实体图利用预定的第二神经网络获取认识到知识的知识表示； 树形解码模块，基于所述编码后问题向量以及所述知识表示利用预定的第三神经网络生成所述数学表达式树， 其中，所述实体图构建模块的工作过程包括如下步骤： 步骤S1，在预定的包含常识信息的所述外部知识库中对所述待分析应用题文本中的每个单词进行检索，得到所述实体三元组； 步骤S2，根据所述实体三元组依次判断所述单词在所述外部知识库中是否属于同一类别，判断为是时，将所述单词设为同类单词； 步骤S3，基于所述同类单词以及其对应的所述类别构建类别短语，并将该类别短语作为新增结点，从而与作为结点的所述单词以及所述类别构成结点组； 步骤S4，基于所述实体三元组利用预定的结点相关方法为所述结点组构建相邻矩阵从而得到所述结点组中所有关系； 步骤S5，根据所述结点组以及所有所述关系得到所述实体图， 所述结点相关方法包括如下步骤： 步骤P1，设置所述结点与其本身相关； 步骤P2，根据所述结点的位置信息设置所述结点与其相邻的结点相关； 步骤P3，根据所述实体三元组将所述结点与其隶属的所述类别相关； 步骤P4，设置所述新增结点与其对应的所述同类单词相关， 所述第二神经网络为图注意力网络， 所述知识表示生成模块的工作过程包括如下步骤： 步骤T1，利用所述编码后问题向量对所述结点进行初始化得到结点向量； 步骤T2，根据所述实体图将与所述类别相邻的结点设为相邻结点，计算所述相邻结点对应的所述结点向量的均值，利用所述均值初始化所述类别从而得到与所述结点组对应的结点向量组； 步骤T3，基于所述结点向量组利用所述图注意力网络获取多个潜在向量； 步骤T4，根据所述单词的数量从所有所述潜在向量中选择对应的所述潜在向量作为所述知识表示， 所述第一神经网络为双向LSTM网络， 所述第三神经网络为树状结构的图卷积网络解码器， 所述树形解码模块的工作过程包括如下步骤： 步骤E1，根据所述待分析应用题文本中的问题以及所述结点组确定根结点，将该根结点压入待生成结点栈中； 步骤E2，间隔一个时间步，所述待生成结点栈生成一个待生成结点，利用预定的结点选择规则将所述结点作为所述待生成结点压入所述待生成结点栈中从而得到已生成结点； 步骤E3，利用GCN对所述已生成结点以及所述根结点进行递归聚合，从而得到所述已生成结点以及所述根结点的上下文状态作为当前上下文状态； 步骤E4，根据上一个时间步生成的所述已生成结点的编码、对应的所述编码后问题向量以及所述当前上下文状态，利用注意力机制对所述图卷积网络解码器的状态进行更新，得到当前时间步的图卷积网络解码器的状态并作为当前解码器状态； 步骤E5，根据所述知识表示、所述当前解码器状态、所述编码后问题向量以及所述当前上下文状态，所述图卷积网络解码器生成结点内容； 步骤E6，重复所述步骤E2至所述步骤E5，直到所述待生成结点栈为空从而得到所述数学表达式树。

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