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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于事实一致性增强的文本摘要生成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：CN117251562B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202311278088.9，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权一种基于事实一致性增强的文本摘要生成方法是由卢国明;秦科;赵太银;罗光春;任振华;刘婧宜设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于事实一致性增强的文本摘要生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，其公开了一种基于事实一致性增强的文本摘要生成方法，解决现有技术忽略事实三元组之间不同重要程度对最终摘要结果贡献不同的问题，提高生成的文本摘要的可信度。本发明采用Transformer架构构建序列到序列的文本摘要生成模型，并在解码器的前馈网络模块和交叉注意力模块之间引入事实注意力模块，用于基于各事实三元组的注意力向量和交叉注意力模块输出的生成词的词向量来计算各事实三元组对生成词的影响，并以此更新生成词的词向量；而事实三元组的注意力向量的计算在事实三元组编码向量的基础上，通过自注意力机制计算获得。

本发明授权一种基于事实一致性增强的文本摘要生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于事实一致性增强的文本摘要生成方法，采用Transformer架构构建序列到序列的文本摘要生成模型，所述Transformer架构的解码器包括依次连接的自注意力模块、交叉注意力模块和前馈网络模块，其特征在于： 在所述解码器的前馈网络模块和交叉注意力模块之间，引入事实注意力模块； 定义事实三元组，并表示为Fi＝si，ri，oi，其中，s为主体单词，r为关系修饰词，o为客体单词，下标i为事实三元组的序号，且任一事实三元组中各单词均来自于原始文本中的同一个句子；所述事实注意力模块，以原始文本中各事实三元组的注意力向量，以及所述解码器交叉注意力模块输出的第三词向量序列作为输入，基于交叉注意力机制，获得所有事实三元组对各生成词的影响系数，并基于所有事实三元组对各生成词的影响系数对第三词向量序列进行更新，获得第四词向量序列，作为所述解码器前馈网络模块的输入； 所述事实三元组的注意力向量，按如下步骤进行计算： A1、利用自然语言处理工具，对原始文本进行处理，提取事实三元组Fi，构建事实三元组集合F；然后，以各事实三元组Fi所包含单词构建节点、联系构建边，将事实三元组集合F映射为图，并利用图神经网络，计算获得图中各节点的节点向量；之后，将各事实三元组所包含节点的节点向量进行拼接，获得各事实三元组的编码特征其中，和分别表示事实三元组Fi所包含si、ri和oi对应节点的节点向量； A2、将事实三元组的编码特征，输入循环神经网络，获得各事实三元组的融合其前后事实三元组语义信息的向量表示zi； A3、利用各事实三元组的向量表示zi，基于自注意力机制，获得各事实三元组的注意力向量。

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