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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于Capsule-BiGRU网络与事件自动分类的多文档摘要提取方法及系统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：CN116186268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310229832.X，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于Capsule-BiGRU网络与事件自动分类的多文档摘要提取方法及系统是由孙鹤立;尚欣;褚旭光;何亮;何晖设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Capsule-BiGRU网络与事件自动分类的多文档摘要提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Capsule‑BiGRU网络与事件自动分类的多文档摘要提取方法及系统，属于自然语言处理技术领域。首先提取文本关键词，根据提取结果完成初步聚类；利用胶囊网络提取文本的局部特征矩阵，利用双向门控循环单元网络提取文本的全局特征矩阵，根据提取的局部特征矩阵和全局特征矩阵进行文本相似度融合分析，得到文本多层次相似度向量；然后对文本相似度进行判定，根据文本相似度判定结果进行精准聚类；最后对文本聚类结果中的每一类文档进行最小支配集的计算，融合主题与语义，得出多文档摘要提取结果。该方法融合多层聚类、全局特征与局部特征来提高多文档摘要提取的准确度，能解决当前多文档摘要提取过程中存在的难以精准聚类的问题。

本发明授权基于Capsule-BiGRU网络与事件自动分类的多文档摘要提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于Capsule-BiGRU网络与事件自动分类的多文档摘要提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对当前所有待分类文本提取每篇文档的文本关键词，根据关键词的提取结果完成初步聚类，得到所有文档的初次分类结果； S2、基于步骤S1聚类后得到的所有文档的初次分类结果，对每一聚类结果中的每篇文档利用胶囊网络和双向门控循环单元网络分别提取文本的局部特征和全局特征，得到每篇文档融合全局和局部特征的特征矩阵； S3、根据步骤S2中提取的特征矩阵进行文本相似度融合分析，得到每篇文档的多层次相似度向量； S4、基于步骤S3得到的文本多层次相似度向量对每一大类中每篇文本的相似度进行判定，根据文本相似度判定结果，在初步聚类的基础上进行二次精准聚类； S5、对步骤S4得到的文本精准聚类结果中的每一类文档进行最小支配集计算，融合主题与语义，得到多文档摘要提取结果； 所述对步骤S4得到的文本精准聚类结果中的每一类文档进行最小支配集计算，是将聚类好的文档集以句子为节点通过贝叶斯主题模型、词向量模型得到句子图模型，将句子主题概率分布和句子语义相似度融合，得到句子最终的相关性； 所述融合主题与语义，得到多文档摘要提取结果，是结合主题信息和语义信息作为句子图模型的边权重，借助句子图模型最小支配集方法实现多文档摘要提取。

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