清华大学孙茂松获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于深度学习的对联自动生成方法和装置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：CN116362232B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211717780.2，技术领域涉及：G06F40/258；该发明授权一种基于深度学习的对联自动生成方法和装置是由孙茂松;白钰卓;赵欣昊设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的对联自动生成方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的对联自动生成方法和装置，包括：将预编码后的目标上联目标下联输入至seq2seq模型，以得到预生成的下联上联中每一个分词的候选词概率分布函数，根据候选词概率分布函数，采用高频随机化核采样方式生成与目标上联目标下联对应的多组备选下联上联；通过打分方式从多组备选下联上联中选最优，并将最优下联上联和目标上联目标下联组合得到对仗性对联。本发明利用在对联生成通顺度、对仗性及新颖度上表现良好的seq2seq模型、高频随机化核采样方式和最优选择等实现对联的多策略增强生成，以提升对联生成质量。
本发明授权一种基于深度学习的对联自动生成方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的对联自动生成方法，其特征在于，所述方法包括： 对目标上联目标下联进行预编码； 将预编码后的目标上联目标下联输入至seq2seq模型中，得到与所述目标上联目标下联对应的下联上联中每一个分词的候选词概率分布函数； 根据所述每一个分词的候选词概率分布函数，采用高频随机化核采样方式生成与所述目标上联目标下联对应的多组备选下联上联； 通过打分方式从所述多组备选下联上联中选出最优下联上联，并将所述最优下联上联和所述目标上联目标下联组合得到对仗性对联； 其中，所述seq2seq模型，是在对联语料和古诗词语料的基础上采用TeacherForcing机制训练的上下联双向生成模型。
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