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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种基于参与者意图的对话摘要生成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：CN116992013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310812348.X，技术领域涉及：G06F40/16；该发明授权一种基于参与者意图的对话摘要生成方法是由杨陟卓;张伟设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参与者意图的对话摘要生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于参与者意图的对话摘要生成方法。为了使生成的摘要更加全面完整，本方法包括以下步骤：构建对话摘要模型的训练数据集；分析并语义表示对话参与者意图，构建基于意图增强的伪释义数据集；构建基于意图注意力的对话摘要模型；训练对话摘要模型，最后将一个新对话文本送入摘要模型生成摘要。该方法不仅能够缩小对话文本和结构化文本之间的格式和语言风格差距，还可以有效凝练对话参与者意图，提升模型对对话中角色和语言信息变换的深层理解，生成高质量对话摘要。

本发明授权一种基于参与者意图的对话摘要生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参与者意图的对话摘要生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，构建对话摘要模型的训练数据集； 步骤2，分析并语义表示对话参与者意图，构建基于意图增强的伪释义数据集； 步骤3，构建基于意图注意力的对话摘要模型； 步骤4，训练对话摘要模型，将新对话文本送入模型生成摘要； 所述步骤2中分析并语义表示对话参与者意图，构建基于意图增强的伪释义数据集，具体步骤为： 步骤2.1，分析预处理后的对话数据集中的对话参与者话语意图，使用预训练模型Sentence-Bert提取参与者意图特征； 步骤2.2，基于步骤2.1的结果构造意图增强的分割块集合U； 步骤2.3，将摘要S分成句子，并将每个句子分别与意图增强的分割块集合U和对话C配对，构成意图增强的伪释义数据集； 所述步骤2.1中使用预训练模型Sentence-Bert提取参与者意图特征，具体步骤为： 步骤2.1.1，用Sentence-Bert对每句话进行语义特征表示作为参与者意图的语义表示，具体实现如下： 1 式中，表示对话中的一段话语，表示参与者意图的语义表示，i=1,2,3...k； 步骤2.1.2，计算不同意图特征表示之间的相似度，应用于所有句子对以生成相似度矩阵，公式如下： 2 式中，表示词在句子中的出现频率，表示一对句子、之间的余弦相似度； 步骤2.1.3，经过排序、确定分割边界和聚合操作将参与者意图相近的话语聚合为意图分割片段，即对话C划分为多个意图分割块：。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山西大学，其通讯地址为：030006 山西省太原市小店区坞城路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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