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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利关键短语生成模型的训练方法、关键短语生成方法及装置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：CN119514539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411342995.X，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权关键短语生成模型的训练方法、关键短语生成方法及装置是由苏劲松;邵良颖;张亮;马国棋设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本关键短语生成模型的训练方法、关键短语生成方法及装置在说明书摘要公布了：本申请的实施例提供了一种关键短语生成模型的训练方法、关键短语生成方法及装置。该训练方法包括：获取训练文档及其对应的若干关键短语真值；基于最优传输理论，将若干关键短语真值分配给若干控制码；将训练文档输入至生成器中，以使生成器输出若干候选关键短语；将若干候选关键短语输入至选择器中，以使选择器输出决策标签，决策标签用以指示保留或丢弃对应的候选关键短语；构建生成器对应的第一损失函数，以及选择器对应的第二损失函数，并分别根据第一损失函数和第二损失函数对生成器和选择器进行调优，以得到目标关键短语生成模型。本申请实施例的技术方案可以兼顾关键短语生成的精确度和召回率，保证关键短语生成质量。

本发明授权关键短语生成模型的训练方法、关键短语生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种关键短语生成模型的训练方法，其特征在于，所述关键短语生成模型包括生成器和选择器，其中，所述生成器以Transformer为主干，所述生成器的解码器具有若干控制码，所述选择器基于大语言模型进行构建； 所述方法包括： 获取训练文档及其对应的若干关键短语真值； 基于最优传输理论，将若干所述关键短语真值分配给若干所述控制码以作为监督信号； 将所述训练文档输入至所述生成器中，以使所述生成器输出与所述训练文档对应的若干候选关键短语； 将若干所述候选关键短语输入至所述选择器中，以使所述选择器输出与每一所述候选关键短语对应的决策标签，所述决策标签用以指示保留或丢弃对应的候选关键短语； 构建所述生成器对应的第一损失函数，以及所述选择器对应的第二损失函数，并分别根据所述第一损失函数和所述第二损失函数对所述生成器和所述选择器进行调优，以得到目标关键短语生成模型； 基于最优传输理论，将若干所述关键短语真值分配给若干所述控制码以作为监督信号，包括： 为每一所述控制码生成若干个最小文本单元； 针对每一所述控制码，确定各所述关键短语真值与所述控制码对应的最小文本单元之间的匹配分数； 基于最优传输理论，根据各所述控制码对应的最小文本单元与各所述关键短语真值对应的匹配分数进行计算，确定所述关键短语真值与所述控制码之间的目标分配方案； 基于最优传输理论，根据各所述控制码对应的最小文本单元与各所述关键短语真值对应的匹配分数进行计算，确定所述关键短语真值与所述控制码之间的目标分配方案，包括： 将所述关键短语真值作为供应方并构建其对应的供应向量，以及将所述控制码作为需求方并构建其对应的需求向量； 构建所述关键短语真值与所述控制码之间的分配成本矩阵，所述分配成本矩阵中的各元素为将各所述关键短语真值分配给各所述控制码的分配成本，所述分配成本与二者之间的匹配分数呈负相关； 采用最优传输理论，基于所述供应向量、所述需求向量以及所述分配成本矩阵进行计算，确定所述关键短语真值与所述控制码之间的目标分配方案； 根据以下公式，确定所述选择器对应的第二损失函数： 其中，ϕ为选择器的参数，NT和NF分别为“保留”和“丢弃”的决策标签的数量，Y是由NT个“保留”和NF个“丢弃”组成的标签序列，X是不包括标签序列的输入数据，即候选关键短语，pϕYt∣X，Yt是在已知之前选择的情况下，选择器预测当前标签的概率。

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