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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种使用Entity显式图的生成式多文档摘要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：CN115293143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202210818286.9，技术领域涉及：G06F40/258；该发明授权一种使用Entity显式图的生成式多文档摘要方法是由沈志东;薛宜可设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用Entity显式图的生成式多文档摘要方法在说明书摘要公布了：本发明针对现有技术的不足，提供一种使用Entity显式图的生成式多文档摘要方法。采用了基于SimBert的Entity图来代替传统的文档相似度构图来表达文档间的联系，对各个段落进行Entity抽取，每段的Entity拼接为一句话，之后使用SimBert计算所有段落之间的余弦相似度，经过阈值过滤，得到表示段落联系的显式图，基于神经网络且针对文档内实体的构图方式效果会优于人为定义的不灵活的规则。另外，本发明对图感知的注意力机制和层次化图注意力机制做出了改进，引入了门控机制和残差连接，使得显式图和隐式图信息能够更好的融合，并且给注意力机制学习到的隐式关系保留了残差通路，以确保网络学习到的信息占有更重要的地位，以此来指导生成式多文档摘要。

本发明授权一种使用Entity显式图的生成式多文档摘要方法在权利要求书中公布了：1.一种使用Entity显式图的生成式多文档摘要方法，其特征在于，预先构建生成式多文档摘要模型，模型包括Bert预训练模型输入模块、字符级编码Transformer模块、全局图编码模块、图解码层模块，所述方法包括： 将人工摘要对应的多个文档划分为多个段落后进行预处理，得到输入段落，具体为：使用实体抽取工具抽取每个段落中的实体Entity，每段的Entity拼接为一句话，然后使用SimBert表征拼接得到的句子，在得到的句子Embedding之间计算所有段落之间的余弦相似度，根据余弦相似度得到表示段落联系的显式图； 通过Bert预训练模型输入模块根据输入段落的字符得到字符初步Embedding； 将字符初步Embedding以段落为单位输入字符级编码Transformer模块，得到每个段落的初步Embedding以及经过段落内部信息交换的所有字符的Embedding； 将每个段落的初步Embedding输入全局图编码模块，其中，全局图编码模块将Transformer编码器结构中的多头注意力机制更换为图感知注意力机制，并引入显式图结构，通过显式图信息结合学习到的隐式关系，进行段落之间信息交互，得到经过段落信息交互的段落Embedding； 将字符初步Embedding、经过段落内部信息交换的所有字符的Embedding以及经过段落信息交互的段落Embedding输入图解码层模块，其中，图解码层模块将Transformer解码器的多头注意力模块更换为层次化图注意力模块，图解码层模块分为上下两层，上层为全局图注意力机制，使用预测字符对齐的图结构来改善编码器得到的段落级上下文信息；下层为字符级局部注意力，在全局图注意力的修正下改善每个段落内部的字符级上下文信息，然后将段落级上下文信息和字符级上下文信息进行拼接和线性变化，之后将线性变化后得到的向量通过全连接层和Softmax在字符空间中查找概率最大的字符作为下一个预测字符。

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