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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种基于对比学习区分对话摘要与对话者的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：CN116245113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202111476754.0，技术领域涉及：G06F40/35；该发明授权一种基于对比学习区分对话摘要与对话者的方法是由邱锡鹏;耿志超;周雅倩设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比学习区分对话摘要与对话者的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于对比学习区分对话摘要与对话者的方法，其特征在于，首先基于BART构建增强序列到序列的神经网络模型，该神经网络模型的编码器‑解码器能够对对话进行编码解码；然后基于训练时生成的训练用对话摘要与目标摘要的交叉熵损失以及采用三种对比学习任务辅助神经网络模型对训练用对话进行对话编码时的对比学习损失，对该神经网络模型进行训练直至生成能够根据对话者来区分对话从而生成摘要的对话者区分模型；由于采用了三种对比学习任务来辅助编码器进行对话编码，因此使得本发明的模型能够更好地理解对话数据，令生成摘要取得了更高的准确率，避免了事实一致性错误。

本发明授权一种基于对比学习区分对话摘要与对话者的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习区分对话摘要与对话者的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，基于BART构建序列到序列的神经网络模型； 步骤S2，将训练用对话输入至所述神经网络模型以生成训练用对话摘要，并计算所述训练用对话摘要与目标摘要的交叉熵损失； 步骤S3，采用三种对比学习任务辅助所述神经网络模型对所述训练用对话进行对话编码，并计算所述三种对比学习任务的对比学习损失； 步骤S4，基于总体训练损失对所述神经网络模型进行训练直至生成训练好的神经网络模型，将其作为对话者区分模型； 步骤S5，将待测对话输入至所述对话者区分模型获取与所述待测对话对应的对话摘要， 其中，所述三种对比学习任务分别为词级别对比学习、轮级别对比学习以及对话者级别对比学习， 其中，所述词级别对比学习为： 所述神经网络模型在对所述训练用对话进行编码时拉近所述训练用对话中的同一对话者的词表示，拉远所述训练用对话中的不同对话者的词表示， 所述轮级别对比学习为： 基于所述训练用对话获取其中一个对话者的一轮对话，对该轮对话包含的所有所述词表示取平均得到该轮对话的表示，所述神经网络模型拉近所述同一对话者的对话轮的表示，拉远不同对话者的对话轮的表示， 所述对话者级别对比学习为： 对所述训练用对话进行随机采样获取一名对话者以及该对话者的所有轮次对话D， 基于所述所有轮次对话D随机采样获取一轮对话S，将D-S作为全局样本，S作为正样本，基于所述训练用对话随机采样另一对话者的对话作为负样本， 采用所述神经网络模型拉近所述全局样本与所述正样本的表示，拉远所述全局样本与所述负样本的表示。

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