电子科技大学李建平获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于深度学习的文本摘要生成方法、设备以及存储介质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：CN116737918B 。
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：202310697101.8，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权基于深度学习的文本摘要生成方法、设备以及存储介质是由李建平;肖飞;严灿;王广硕设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的文本摘要生成方法、设备以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了基于深度学习的文本摘要生成方法、设备以及存储介质。所述方法包括：获取词向量序列，并将词向量序列输入词级编码器获取词级编码；将词级编码输入上下文提取单元获取上下文信息；将上下文信息输入上下文编码器获取上下文信息编码；对词级编码和上下文信息编码进行综合解码运算，获取文本摘要。本发明涉及文本摘要自动生成技术领域，解决了现有技术中的文本摘要生成方法存在句子连贯性差以及信息错误的问题。
本发明授权基于深度学习的文本摘要生成方法、设备以及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的文本摘要生成方法，其特征在于：所述方法包括： 获取词向量序列，并将词向量序列输入词级编码器获取词级编码； 将词级编码输入上下文提取单元获取上下文信息； 将上下文信息输入上下文编码器获取上下文信息编码； 对词级编码和上下文信息编码进行综合解码运算，获取文本摘要； 其中，通过解码器对词级编码和上下文信息编码进行综合解码运算，解码器包括带有注意力机制的门控循环单元GRU，获取文本摘要，包括： 根据处理上下文信息编码和解码器状态，获取独属于时间步的上下文变量，计算公式为： ； ； ； 其中，为词级编码，为上下文信息编码,表示当前时刻解码器的隐状态，表示当前时刻的解码器输入，表示t时刻的上下文变量,、、、以及均表示可学习参数，表示注意力分布值； 基于独属于时间步上的上下文变量，确认当前时间步在目标词汇表上的概率分布，计算公式为： ； 表示当前时刻解码器的隐状态；表示t时刻的上下文变量,，，以及均为可学习参数，表示在目标词汇表上的概率分布； 解码器基于目标词汇表概率分布获取摘要序列后输出。
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