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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于解纠缠表示的对比文本风格迁移方法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：CN119150873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411126642.6，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于解纠缠表示的对比文本风格迁移方法是由许毅;王勇;詹思瑜;余潋骅;李云灏;韦子龙设计研发完成，并于2024-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于解纠缠表示的对比文本风格迁移方法在说明书摘要公布了：本发明涉及文本风格迁移技术，提供一种基于解纠缠表示的对比文本风格迁移方法，旨在于解决现有的文本风格迁移不足以精确表示风格迁移中的风格特征以及由学习的隐表示生成具有目标风格文本困难等问题。本发明主要包括：预训练解纠缠表示模型，通过将特征表示解离为风格表示和内容表示，以获得更精确的文本表示方法；基于解纠缠表示的对比文本风格迁移方法，基于上述模块得到更精确地表示后，通过引入自生成的增强数据样本作为新的样本来构造对比样本，并选择合适的对比损失和对比训练策略来引导风格迁移模型的学习使得最终模型学习到了将输入文本现有风格迁移到目标风格的能力。

本发明授权一种基于解纠缠表示的对比文本风格迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于解纠缠表示的对比文本风格迁移方法，其特征在于，包括步骤： 1解纠缠表示模型预训练步骤： 获取预训练语料，并对预训练语料进行预处理； 将预训练语料中预处理后的输入样本输入至解纠缠表示模型中的解析器进行解纠缠；解析器由一个风格编码器和一个内容编码器组成，用于将文本表示分解为风格表示和内容表示；根据风格表示和内容表示构造正负样本对；其中，源句和目标句的内容表示构造为正样本对；其余的风格表示和内容表示两两构造为一个负样本对； 解纠缠表示模型中的解码器将解纠缠的风格表示和内容表示复原为文本表示，并输出文本表示至对比文本风格迁移模型； 预训练步骤中，利用构造的正负样本对来计算解纠缠损失，并计算正负样本与解码器复原的文本表示之间的逆解纠缠损失来引导解纠缠表示模型学习，使得解纠缠表示模型具有正确解离风格表示和内容表示，输出正确的文本表示的能力； 2基于解纠缠表示的对比文本风格迁移模型训练步骤： 对比文本风格迁移模型接收文本表示，通过集束搜索算法输出自动生成的候选样本，并将候选样本引入同一批次对比样本集合，通过增强的方式扩大对比样本集合； 训练步骤中，选择N-Pairs损失做为对比损失来引导对比文本风格迁移模型学习输出候选样本的风格迁移为目标风格；通过解码损失来引导对比文本风格迁移模型学习输出候选样本的相对于输入的文本表示的内容保持不变； 3测试步骤： 确定目标风格，将源文本输入解纠缠表示模型，解纠缠表示模型输出文本表示至对比文本风格迁移模型，解纠缠表示模型输出内容保持不变，风格迁移为目标风格的文本。

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