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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于多教师反馈学习与动态淘汰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：CN120821841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511336315.8，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权基于多教师反馈学习与动态淘汰的文本摘要生成方法是由彭晗;阮日青;翁玥;周昊;张金传;李沁;马俊;刘星宝设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多教师反馈学习与动态淘汰的文本摘要生成方法在说明书摘要公布了：本发明实施例中提供了一种基于多教师反馈学习与动态淘汰的文本摘要生成方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，获取样本数据集并将其划分为训练集和验证集；步骤2，构建Prompt模板，使用Prompt模板与参考摘要进行监督指令微调；步骤3，将训练集输入主学生模型，得到困难样本集合，根据多教师模型集合和困难样本集合对当前主学生模型进行训练和评估，得到下一轮训练的主学生模型；步骤4，当每轮训练结束时，根据预设的教师淘汰规则淘汰教师模型；步骤5，重复步骤3和步骤4，直至达到迭代停止条件；步骤6，将目标文本输入摘要生成模型，得到目标摘要。通过本发明的方案，提高了生成效率、精准度和适应性。

本发明授权基于多教师反馈学习与动态淘汰的文本摘要生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多教师反馈学习与动态淘汰的文本摘要生成方法，其特征在于，包括： 步骤1，获取样本数据集并将其划分为训练集和验证集，其中，所述样本数据集包括样本文本和其对应的参考摘要； 步骤2，为训练集中样本文本生成初稿摘要并据此构建Prompt模板，使用Prompt模板与参考摘要进行监督指令微调，得到主学生模型； 步骤3，初始化多教师模型集合，将训练集输入主学生模型，得到困难样本集合，以当前主学生模型为基础，根据多教师模型集合和困难样本集合对其进行训练和评估，得到下一轮训练的主学生模型； 所述步骤3具体包括： 步骤3.1，构建多种风格互补的多教师模型集合； 步骤3.2，对训练集中样本文本使用当前轮次的主学生模型生成预测摘要，计算其与参考摘要的差异性值并据此筛选困难样本集合； 步骤3.3，多教师模型集合中每位教师模型对当前轮次的困难样本生成目标反馈建议； 步骤3.4，根据样本文本、预测摘要、目标反馈建议和指令构建反馈学习Prompt，并以当前主学生模型为基础，根据反馈学习Prompt和第二损失函数训练一组由不同教师模型指导的学生模型分支，其中，所述第二损失函数为 ； 其中，表示第r轮学生模型分支训练的损失，为学生模型参数，为参考摘要的序列长度，为时间步索引，为目标摘要在第t个时间步的目标token，为目标摘要的前个token，表示学生模型的条件概率分布，i为训练样本的索引，表示第r轮教师模型对样本构造的反馈学习prompt； 步骤3.5，在验证集中评估各学生分支模型，计算综合得分，选择得分最高的学生分支模型为下一轮训练的主学生模型； 步骤4，当每轮训练结束时，根据预设的教师淘汰规则淘汰教师模型，得到新的多教师模型集合进入下一轮训练； 步骤5，重复步骤3和步骤4，直至达到迭代停止条件，得到摘要生成模型； 步骤6，将目标文本输入摘要生成模型，得到目标摘要。

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湖南工商大学，其通讯地址为：410205 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569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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