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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于关键词引导的缺陷报告标题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：CN116881442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310834703.3，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权一种基于关键词引导的缺陷报告标题生成方法是由邹卫琴;孟千爽设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于关键词引导的缺陷报告标题生成方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于关键词引导的缺陷报告标题生成方法，采用关键词抽取技术从缺陷报告问题详细描述中抽取关键词；将抽取的关键词按是否在标题中出现以及出现的顺序重新筛选和排序，形成关键词引导；将关键词引导和标题通过特殊符号连接，作为模型的训练目标；训练过程中，BART模型的输入为关键词引导，生成标题时，充分利用语言模型的自回归机制，让其先生成关键词引导，再生成标题。通过本发明，能够为开发者自动生成高质量标题，帮助其快速把握缺陷报告中的重点内容。

本发明授权一种基于关键词引导的缺陷报告标题生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键词引导的缺陷报告标题生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：收集开源项目的缺陷报告，提取其中的问题详细描述和标题部分，构建数据集； 步骤2：采用关键词抽取技术从缺陷报告问题详细描述中抽取出候选关键词； 步骤3：将抽取的候选关键词按是否在标题中出现以及出现的顺序重新筛选和排序，形成关键词引导； 步骤4：将关键词引导和标题通过特殊符号连接，作为语言模型的训练目标，其具体包括：确定用于标识关键词引导和标题的特殊符号，分别用“[keywords]”和“[sentence]”标识，将特殊符号添加到所述模型的词表，重新设置词表大小，将特殊符号与关键词引导和标题连接起来，形成“[keywords]关键词引导[sentence]标题”形式的增强标题，作为语言模型的训练目标； 步骤5：训练过程中，语言模型的输入为关键词引导，生成标题时，利用语言模型的自回归机制，使其先生成关键词引导，再生成标题，其具体包括：选择BART作为语言模型，其拥有自回归机制，所述的自回归机制是指BART模型在预测token值时，Decoder不仅会考虑来自Encoder的输入，也会考虑之前已经生成的输出，因此当生成标题时，BART模型仍然会不断关注之间已经生成的关键词引导，更加注意对关键词的利用，从而生成质量更高、更贴合缺陷报告问题详细描述中重点的标题，训练时，向BART模型输入关键词引导，BART模型将会采用BPE分词策略，将输入的词语以更细的粒度切分，从而更好地处理低频的、复杂的或者过长的词语，经过一系列计算，BART模型会自回归地输出预测的token值，得出所预测的token值和所述训练目标token值的损失值，根据所述损失值不断优化BART模型，使其预测的token值不断逼近所述训练目标token值，最终训练完成，得到缺陷报告标题生成模型，测试时，将关键词引导输入训练好的BART模型，经过一系列计算、迭代之后，训练好的BART模型将输出形如“[keywords]关键词引导[sentence]标题”的结果，将特殊符号、关键词引导去除之后，即可得到最终标题，完成所述缺陷报告标题生成任务。

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南京航空航天大学，其通讯地址为：211106 江苏省南京市江宁区将军大道29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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