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龍圖騰網(wǎng)獲悉潤聯(lián)軟件系統(tǒng)(深圳)有限公司申請的專利一種摘要的生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114265928B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111579925.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/34；該發(fā)明授權(quán)一種摘要的生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由黃勇其;王偉;張黔;于翠翠設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種摘要的生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請實施例屬于人工智能領(lǐng)域，應用于生成督辦文件的文本摘要，涉及一種摘要的生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取文本的文本數(shù)據(jù)；將段落數(shù)據(jù)和段落摘要數(shù)據(jù)分別進行編碼處理，得到段落向量和段落摘要向量；提取段落數(shù)據(jù)中的主干信息和實體信息，得到主干向量和實體向量；融合段落向量和主干向量，得到第一融合向量；根據(jù)第一融合向量和段落摘要向量計算得到交叉注意力向量；融合交叉注意力向量和實體向量，得到第二融合向量；對第二融合向量進行解碼處理，得到文本的摘要。該方法能夠提高生成文本摘要的質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種摘要的生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種摘要的生成方法，其特征在于，包括下述步驟： 獲取文本的文本數(shù)據(jù)；所述文本數(shù)據(jù)包括段落數(shù)據(jù)和段落摘要數(shù)據(jù)，一個段落數(shù)據(jù)對應一個段落摘要數(shù)據(jù)； 將所述段落數(shù)據(jù)和所述段落摘要數(shù)據(jù)分別進行編碼處理，得到段落向量和段落摘要向量； 提取所述段落數(shù)據(jù)中的主干信息和實體信息，得到主干向量和實體向量；所述主干信息至少包括所述段落數(shù)據(jù)對應的段落中，主謂賓結(jié)構(gòu)或者主謂賓定狀補結(jié)構(gòu)對應的數(shù)據(jù)；所述實體信息至少包括所述段落數(shù)據(jù)對應的段落中的量詞和名詞； 融合所述段落向量和所述主干向量，得到第一融合向量； 根據(jù)所述第一融合向量和所述段落摘要向量計算得到交叉注意力向量； 融合所述交叉注意力向量和所述實體向量，得到第二融合向量； 對所述第二融合向量進行解碼處理，得到文本的摘要； 所述獲取文本的文本數(shù)據(jù)，包括： 使用預先訓練好的段落劃分模型對所述文本對應的段落進行劃分，得到所述文本的段落數(shù)據(jù)； 使用預先訓練好的段落摘要提取模型對所述文本對應的段落進行摘要提取，得到所述文本的段落摘要數(shù)據(jù)。

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