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龙图腾网获悉联通沃悦读科技文化有限公司申请的专利基于多模态数据的书评生成方法、系统、设备及介质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：CN120296162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510783554.1，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权基于多模态数据的书评生成方法、系统、设备及介质是由李勇刚;何熠;何玄;王振波设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的书评生成方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及了一种基于多模态数据的书评生成方法、系统、设备及介质，本方法通过多组历史文本向量每一组历史文本向量作为行列矩阵元素组成向量矩阵，通过每两组历史文本向量之间的交互关系组成关系矩阵，然后通过构建包括向量矩阵和关系矩阵组成的图结构，并从图结构中提取出多组历史文本向量对应的多个当前文本向量，本方法可以充分挖掘每组历史文本向量内部在时间序列上的关系以及多组历史文本向量之间的交互关系，能够更好地反映电子书在不同时期的评价数据变化，避免了仅基于关键字查找所带来的因不同时期的评价数据变化而导致的逻辑关系缺失的问题，能够有效预测当前评价数据，提高书评生成的实时性和准确性。

本发明授权基于多模态数据的书评生成方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的书评生成方法，其特征在于，所述方法包括： 基于关键字，查找对目标电子书的第一集合；所述第一集合包括对所述目标电子书的多组历史评价数据，其中任意两组历史评价数据属于不同模态的历史评价数据，每一组历史评价数据包括在多个历史时刻采集的评价数据； 将所述第一集合中的所述多组评价数据转换成多组历史评价文本，并从所述多组历史评价文本提取出多组历史文本向量，将所述多组历史文本向量组成第二集合，并按照时间窗口对所述第二集合中的多组历史文本向量进行采样，且采样后的每一组所述历史文本向量均包含多个历史文本向量； 根据所述第二集合中的多组历史文本向量生成由向量矩阵和关系矩阵组成的图结构；其中，所述向量矩阵中的每一个矩阵元素由所述第二集合中的一个历史文本向量构成，且，每一行矩阵元素或每一列矩阵元素由一组历史文本向量组成，所述关系矩阵中的每一个矩阵元素表示所述向量矩阵中任意两行矩阵元素或任意两列矩阵元素之间的交互关系； 根据所述图结构预测出所述第二集合中的所述多组历史文本向量对应的多个当前文本向量，并将所述多个当前文本向量转换成多个当前评价文本；所述根据所述图结构预测出所述多组历史文本向量对应的多个当前文本向量，包括： 构建第一预测模型和第二预测模型，其中，所述第一预测模型包括任意一种图神经网络，所述第二预测模型包括任意一种循环神经网络；根据所述第一预测模型从所述图结构中提取出将所述关系矩阵中的信息嵌入至所述向量矩阵中的信息之后得到的图嵌入特征；根据所述第二预测模型从所述图嵌入特征中预测出每一组所述历史文本向量对应的一个当前文本向量； 根据所述多个当前评价文本，生成所述目标电子书的书评。

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