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龙图腾网获悉奥多比公司申请的专利使用深度学习对长文档进行抽象概要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：CN110309292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：201811361333.1，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权使用深度学习对长文档进行抽象概要是由A·科汉;W·W·常;T·H·布依;F·德农考特;D·S·金设计研发完成，并于2018-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本使用深度学习对长文档进行抽象概要在说明书摘要公布了：公开了用于概要包括长文档的文档的抽象概要过程的技术。文档是使用具有注意解码的编码器‑解码器架构进行编码的。特别地，用于建模文档的编码器生成文档的词级别和部分级别表示。然后，话语感知解码器捕获来自文档的所有话语部分的信息流。为了扩展生成的概要的稳健性，神经注意机制考虑文档的词级别和部分级别表示两者。神经注意机制可以利用应用于词级别表示和部分级别表示的权重集合。

本发明授权使用深度学习对长文档进行抽象概要在权利要求书中公布了：1.一种文档的抽象概要的方法，所述方法包括： 接收包括多个部分的文档，所述多个部分中的每个部分包括多个词； 使用相应的第一词级别递归神经网络来顺序处理所述多个部分中的第一部分中的每个词，以生成所述第一部分的相应的第一词级别表示； 使用相应的第二词级别递归神经网络来顺序处理所述多个部分中的第二部分中的每个词，以生成所述第二部分的相应的第二词级别表示； 在使用相应的所述第一词级别递归神经网络和第二词级别递归神经网络处理所述第一部分和第二部分中的词之后，由部分级别递归神经网络来顺序处理所述第一词级别表示和所述第二词级别表示以生成至少所述第一部分和第二部分的部分级别表示； 由注意网络为至少所述第一部分和第二部分生成部分注意权重，所述注意网络采用如下项作为输入：a表示至少所述第一部分和第二部分的所述部分级别递归神经网络的隐藏状态和b被初始化为所述部分级别递归神经网络的最终隐藏状态的解码器的隐藏状态； 由所述注意网络通过执行神经注意过程，来生成上下文向量，所述注意网络采用如下项作为输入：a表示所述第一部分的所述第一词级别递归神经网络的隐藏状态；b表示所述第二部分的所述第二词级别递归神经网络的隐藏状态，以及c所述部分注意权重；以及 基于所述抽象概要中的先前预测词和所述上下文向量，生成所述文档的抽象概要中的下一预测词。

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奥多比公司，其通讯地址为：美国加利福尼亚州；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”。