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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种基于PEGASUS模型与动态纠错的双阶段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：CN119903180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510084680.8，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权一种基于PEGASUS模型与动态纠错的双阶段文本摘要生成方法是由张航;吴俊设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PEGASUS模型与动态纠错的双阶段文本摘要生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PEGASUS模型与动态纠错的双阶段文本摘要生成方法，获取待处理的文本数据，并进行预处理，得到各特征进行融合，得到句子权重；根据句子权重对句子进行选取，选取摘要的关键句子；对关键句子进行层次聚类；识别潜在的未登录词，将未登录词标记为错误的词，将替代词替代标记为错误的词，并通过替换损失对替代词进行纠错；将替换文本通过PEGASUS模型计算对比损失；通过替换损失和对比损失计算综合损失，调整各权重系数、动态阈值及相似度阈值，直至综合损失达到最小或迭代次数达到最大，输出摘要。通过“动态纠错机制”对未登录词进行不同替代词替换，实现摘要的最优选择，提高生成摘要的准确性。

本发明授权一种基于PEGASUS模型与动态纠错的双阶段文本摘要生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PEGASUS模型与动态纠错的双阶段文本摘要生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取待处理的文本数据，并进行预处理，得到标题、句子向量、词向量、标题词向量； 步骤2：引入标题词向量进行加权平均计算词向量的权重，根据词向量的权重选择关键词，得到关键词特征；计算句子向量与标题之间的相似度，得到标题特征；对不同位置的句子向量赋予不同的权重，得到句子位置特征；将句子向量通过神经网络处理，输出最终语义特征； 步骤3：计算句子间的相似度得到句子相似度矩阵；将句子相似度矩阵、关键词特征、标题特征、句子位置特征和最终语义特征进行融合，得到句子特征权重； 步骤4：根据句子特征权重对句子进行选取，得到候选关键句子；通过MMR算法计算候选关键句子的MMR值，将MMR值最高的候选关键句子加入关键句子集合，迭代计算至句子集合满足关键句子长度或数量要求停止，得到关键句子； 步骤5：文本数据包括若干文本单元，将关键句子通过Word2Vec模型生成上下文嵌入表示，计算各文本单元间距离，依据文本单元间的距离对文本单元进行层次聚类； 步骤6：计算每个聚类中心的相似度来识别潜在的未登录词，将未登录词标记为错误的词，对标记为错误的词，生成其潜在替代词的上下文嵌入表示，并根据替代词的上下文嵌入表示计算替代词与标记为错误的词的相似度，当相似度高于阈值时，将替代词替代标记为错误的词，得到替换文本，计算替换文本的替换损失，通过替换损失对替代词进行纠错； 步骤7：将替换文本输入训练好的PEGASUS模型，输出摘要； PEGASUS模型的训练过程为：获取训练数据，训练数据包括对文本数据处理好的不同替换词的替换文本以及文本数据对应的参考摘要，将训练数据中的替换文本输入PEGASUS模型，并利用束搜索策略在监督和无监督的情况下输出生成摘要，计算监督情况下参考摘要与生成摘要间的相似度和无监督情况下不同替换词后生成摘要间的相似度，整体记作对比损失； 通过替换损失和对比损失计算综合损失，调整各权重系数、动态阈值及相似度阈值，直至综合损失达到最小或迭代次数达到最大，得到训练好的PEGASUS模型。

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