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龙图腾网获悉国网上海市电力公司;上海电力大学申请的专利基于词权重融合与文档对比的无监督抽取式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：CN120705309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511202808.2，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权基于词权重融合与文档对比的无监督抽取式摘要生成方法是由王光东;欧阳震;杜海舟;张昊;朱冬冬;蒋希平;曹渝昆;施勇;徐杰;张佳裕;刘元旻;郁添润;徐智豪;施萌;施依蕊;胡明乔设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于词权重融合与文档对比的无监督抽取式摘要生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于词权重融合与文档对比的无监督抽取式摘要生成方法，包括：获取由文档组成的集合，采用句子编码器对文档中的句子进行嵌入，得到句子的向量表示；采用词权重动态评估法评估单词在句子中的重要性；采用词权重静态评估法评估单词在句子中的重要性；对两方法的评估结果进行融合；采用基于度中心性的图算法来提取句子的重要性，得到每个文档中句子的显著性得分，并筛选得分最高的多个句子作为候选句子，得到候选句子矩阵；计算每个候选句子与其他候选句子的余弦相似度，以构建正例和反例进行对比学习；采用余弦退火策略来动态调整对比学习的温度。与现有技术相比，本发明有效提升了无监督抽取式文本摘要性能。

本发明授权基于词权重融合与文档对比的无监督抽取式摘要生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于词权重融合与文档对比的无监督抽取式摘要生成方法，其特征在于，包括以下步骤：获取由文档组成的集合，采用句子编码器对文档中的句子进行嵌入，得到句子的向量表示；采用词权重动态评估法评估单词在句子中的重要性，采用词权重静态评估法评估单词在句子中的重要性；对词权重动态评估法和词权重静态评估法的评估结果进行融合；采用基于度中心性的图算法来提取句子的重要性，得到每个文档中句子的显著性得分，并筛选得分最高的多个句子作为候选句子，得到候选句子矩阵；在所述候选句子矩阵中计算每个候选句子与其他候选句子的余弦相似度，以构建正例和反例进行对比学习； 为待预测的单个文档中的每一个句子计算一个相应的余弦相似度得分；根据句子的得分进行排序后，选择最高分值的句子作为生成摘要； 所述词权重动态评估法通过词权重学习模型进行词权重的动态评估，所述词权重学习模型包括： GMLP模块，用于对句子向量进行预处理； 线性层，用于计算预处理后的句子向量中每个单词的词频率得分； Dropout层，连接线性层，用于防止词权重学习模型的过拟合； LayerNorm层，用于归一化Dropout层输出的所有特征，得到词权重动态评估结果； 所述词权重静态评估法根据单词的出现频率进行词权重的静态评估，具体过程包括： 统计文档中每个单词出现的频率，以计算每个单词的词频率得分； 在所述集合中统计每个单词出现的文档数，计算每个单词的逆文档频率权重； 基于所述词频率得分和逆文档频率权重，计算得到每个单词的词权重得分； 对于文档中的句子向量，通过对每个句子向量中的单词进行词权重得分的求平均计算，得到每个句子向量的词权重得分。

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国网上海市电力公司;上海电力大学，其通讯地址为：200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122号；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”。

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