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龙图腾网获悉阿里巴巴(中国)有限公司申请的专利文本摘要抽取方法和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：CN116450809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310237922.3，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权文本摘要抽取方法和系统是由汪诚愚;唐莫鸣设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本摘要抽取方法和系统在说明书摘要公布了：本公开涉及一种文本摘要抽取方法和系统。该方法包括：从包含L个句子的给定文档中选取M个句子，以构造N个候选摘要；将每个候选摘要与给定文档级联并送入PLM，获取N个输出向量；将N个输出向量送入文本释义排序模型，获取N个释义概率；从N个释义概率中选择最高概率对应的候选摘要作为给定文档的抽取文本摘要。本发明通过将摘要抽取任务转化为候选摘要与源文本之间的文本释义问题，缩小摘要抽取任务和PLM的训练差距，能够更好地挖掘PLM的知识用以提升模型性能。进一步地，利用知识迁移从现有文本释义丰富训练数据集中学习相关知识，辅助模型识别更能释义文档核心语义的候选摘要，弥补小规模数据集导致的训练监督信号缺失问题。

本发明授权文本摘要抽取方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种文本摘要抽取方法，包括： 从包含L个句子的给定文档中选取M个句子，以构造N个候选摘要，其中，ML，L≤N； 将每个候选摘要与给定文档级联并送入预训练语言模型PLM，以获取N个输出向量； 将所述N个输出向量送入文本释义排序模型，以获取N个释义概率； 从所述N个释义概率中选择最高概率对应的候选摘要作为所述给定文档的抽取式文本摘要； 还包括：使用文本释义数据集进行训练，以微调所述PLM并训练所述文本释义排序模型；以及使用基于所述文本释义数据集训练后的所述PLM和所述文本释义排序模型，作为使用文本摘要抽取任务数据集进行所述文本摘要抽取任务训练的初始模型； 在使用文本释义数据集进行训练时，将真实标签的释义概率定义为正样本，将1-定义为负样本，以定义对比损失来微调所述PLM并训练所述文本释义排序模型； 在使用文本摘要抽取任务数据集进行文本摘要抽取任务的训练阶段，使用与基于文本释义数据集进行训练时具有对应形式的损失函数进行所述PLM的微调以及所述文本释义排序模型的训练。

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阿里巴巴(中国)有限公司，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路969号3幢5层554室；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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