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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利文本摘要生成方法、装置、电子设备和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：CN119311868B 。

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：202411447972.5，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权文本摘要生成方法、装置、电子设备和存储介质是由郭卉设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本摘要生成方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种文本摘要生成方法、装置、电子设备和存储介质。方法包括：获取目标文本与摘要生成提示文本；将目标文本与摘要生成提示文本输入目标神经网络模型得到文本摘要；目标神经网络模型的训练过程包括：获取训练样本数据；将样本文本数据输入预设神经网络模型，得到与第一摘要标签包含的第一候选词对应的第一预测概率序列，基于第一摘要标签与第一预测概率序列计算第一损失；获取第一候选词的第一参考概率序列，基于第一候选词的第一预测概率序列与第一参考概率序列计算第二损失；根据第一损失与第二损失对预设神经网络模型的参数进行更新，基于更新后的预设神经网络模型确定目标神经网络模型。本公开实施例能够提高文本摘要生成准确性。

本发明授权文本摘要生成方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本摘要生成方法，其特征在于，包括： 获取目标文本与摘要生成提示文本； 将所述目标文本与所述摘要生成提示文本输入预先训练的目标神经网络模型中，得到所述目标文本对应的文本摘要； 所述目标神经网络模型的训练过程包括： 获取训练样本数据，所述训练样本数据包括样本文本数据以及所述样本文本数据对应的第一摘要标签； 将所述样本文本数据输入预设神经网络模型，得到所述预设神经网络模型输出的与所述第一摘要标签中包含的至少一个第一候选词对应的至少一个第一预测概率序列，所述第一预测概率序列包括参考词库中多个参考词对应的输出概率，并基于所述第一摘要标签与所述至少一个第一预测概率序列计算第一损失；所述第一候选词为所述预设神经网络模型针对所述样本文本数据生成的摘要中每个字位对应的词，所述参考词为每一所述字位可能出现的词； 获取每一所述第一候选词对应的第一参考概率序列，并基于每一所述第一候选词对应的所述第一预测概率序列与所述第一参考概率序列计算第二损失，所述第一参考概率序列的第一概率分布对应的第一均衡性高于所述第一预测概率序列的第二概率分布对应的第二均衡性； 根据所述第一损失与所述第二损失计算第一目标损失，并基于所述第一目标损失对所述预设神经网络模型的参数进行更新，并基于更新后的所述预设神经网络模型确定所述目标神经网络模型。

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