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龍圖騰網(wǎng)獲悉湘江實驗室申請的專利基于LLM的多視角融合驅(qū)動的摘要生成方法獲國家發(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：CN120256621B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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：202510746003.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/34；該發(fā)明授權(quán)基于LLM的多視角融合驅(qū)動的摘要生成方法是由劉星寶;李迦迦;張言波;侯惠康;彭晗;何超設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于LLM的多視角融合驅(qū)動的摘要生成方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明實施例中提供了一種基于LLM的多視角融合驅(qū)動的摘要生成方法，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體包括：步驟1，獲取用戶上傳的目標文檔后，根據(jù)文檔內(nèi)容生成多個潛在分析視角；步驟2，使用聚類算法對潛在分析視角進行分組和聚類，得到最終分析視角；步驟3，根據(jù)用戶需求生成情感視角；步驟4，將最終分析視角和情感視角輸入模糊推理系統(tǒng)進行模糊化，計算模糊化視角組合的隸屬度，并據(jù)此選擇最佳視角組合；步驟5，根據(jù)最佳視角組合設(shè)計融合視角提示模板；步驟6，根據(jù)融合視角提示模板和預(yù)訓(xùn)練的語言模型，生成目標文檔對應(yīng)的摘要。通過本發(fā)明的方案，提高了摘要生成的效率、精準度和適應(yīng)性。

本發(fā)明授權(quán)基于LLM的多視角融合驅(qū)動的摘要生成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于LLM的多視角融合驅(qū)動的摘要生成方法，其特征在于，包括： 步驟1，獲取用戶上傳的目標文檔后，根據(jù)文檔內(nèi)容生成多個潛在分析視角； 步驟2，使用聚類算法對潛在分析視角進行分組和聚類，得到最終分析視角； 所述步驟2具體包括： 步驟2.1，使用Sentence-BERT模型提取視角描述的嵌入向量； 步驟2.2，采用k-means聚類算法對嵌入向量進行分組： ； 其中，表示第個聚類組； 步驟2.3，選取每個聚類組中最靠近中心的視角作為最終分析視角 ； ； 其中，代表第個分析視角的嵌入向量，用于計算該視角與聚類中心之間的距離，表示第個聚類組的中心，是第個聚類組中的向量數(shù)量，R是中的樣本； 步驟3，根據(jù)用戶需求生成情感視角； 步驟4，將最終分析視角和情感視角輸入模糊推理系統(tǒng)進行模糊化，計算模糊化視角組合的隸屬度，并據(jù)此選擇最佳視角組合； 所述步驟4具體包括： 步驟4.1，將情感視角作為用戶特征，將最終分析視角作為文檔特征； 步驟4.2，將用戶特征和文檔特征進行模糊化處理，分別得到情感視角對應(yīng)的模糊隸屬度和最終分析視角對應(yīng)的模糊隸屬度： ； ； 步驟4.3，定義模糊規(guī)則，并根據(jù)輸入的模糊隸屬度和模糊隸屬度計算每個視角組合的模糊隸屬度： ； 步驟4.4，將模糊隸屬度轉(zhuǎn)化為具體數(shù)值隸屬度： ； 其中，是模糊推理得到的隸屬度函數(shù)，表示視角組合序號，的取值范圍為[0,1]； 步驟4.5，選擇具體數(shù)值隸屬度最高的視角組合作為最佳視角組合； 步驟5，根據(jù)最佳視角組合設(shè)計融合視角提示模板； 所述融合視角提示模板的表達式為 ； 其中，LLM表示預(yù)訓(xùn)練的語言模型，表示分析視角，表示情感視角，表示未定義的連接詞或占位符； 步驟6，根據(jù)融合視角提示模板和預(yù)訓(xùn)練的語言模型，生成目標文檔對應(yīng)的摘要。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人湘江實驗室，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市岳麓區(qū)岳麓大道569號湘江樓；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。