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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于对抗性框架的无监督意见摘要生成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：CN116775860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202310784057.4，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权基于对抗性框架的无监督意见摘要生成方法及系统是由周德宇;张言越设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗性框架的无监督意见摘要生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗性框架的无监督意见摘要生成方法及系统，首先构建数据集，在数据库中选取待测数据，对数据进行预处理，划分用于验证和测试的数据，构建无监督意见摘要数据集；再构建M2A模型，选择两个生成摘要模型分别作为摘要生成器体现M2A的模型无关性，基于自然语言推理的方法构建模型的摘要判别器；然后先训练摘要判别器，再整体训练M2A模型，构建损失函数，构建优化器；最后通过评价指标对M2A模型进行评价。本发明在生成意见摘要的类别准确性和情感准确性上效果显著提升，摘要生成的工作效率大大提高。

本发明授权基于对抗性框架的无监督意见摘要生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于对抗性框架的无监督意见摘要生成方法，其特征在于，包括如下步骤: S1，数据集构建：在数据库中选取待测数据，对数据进行预处理，划分用于验证和测试的数据，构建无监督意见摘要数据集； S2，M2A模型构建：所述模型生成对抗网络GAN，由无监督摘要生成器和基于自然语言推断的摘要判别器组成；其中，采用Coop和Copycat作为摘要生成器， Coop作为摘要生成器包括：生成器编码器、投影器、生成器解码器和推理器，所述生成器编码器使用双向长短期记忆网络最终得到的隐藏状态作为评论序列的表示；所述投影器中通过仿射变换投影隐藏状态得到潜在变量的分布；在得到的分布上重采样，通过生成器解码器，得到评论的潜在变量，使用长短期记忆网络得到重构的评论，最后通过推理器，在生成的摘要和在摘要选择器中输入评论之间的输入-输出词重叠来选择最佳摘要； Copycat作为摘要生成器包括：生成器编码器、推理网络和生成器解码器，所述生成器编码器将评论的词嵌入输入一个GRU编码器计算隐藏状态，再通过推理网络计算高斯分布，最后由生成器解码器计算摘要分布，并最终生成摘要； 采用ESIM作为摘要判别器，所述ESIM包括编码器层、交互层和推理合成层和输出层；其中，使用双向长短期记忆网络作为编码器，并在交互层进行局部推理建模，得到局部推理信息，再混合局部推理信息，通过平均池化和最大池化转换得到最终摘要判别器的输出； S3，M2A模型训练：先训练摘要判别器，再整体训练M2A模型；所述训练摘要判别器时，采用交叉熵损失函数；所述整体训练M2A模型中，构建摘要生成器的损失函数均基于VAE的目标函数，通过最小化所有子任务损失函数的综合来进行参数更新，构建优化器； S4，M2A模型评价：所述模型的评价指标包括ROUGE指标、类标准确性指标和情感准确性指标。

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