四川西星电力科技咨询有限公司沈旭获国家专利权
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龙图腾网获悉四川西星电力科技咨询有限公司申请的专利结合AI大模型的采购评审文档摘要生成方法及系统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:CN120930649B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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:202510952495.6,技术领域涉及:G06F40/30;该发明授权结合AI大模型的采购评审文档摘要生成方法及系统是由沈旭;林天汉;解景平;翁栩;薛雨烽设计研发完成,并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本结合AI大模型的采购评审文档摘要生成方法及系统在说明书摘要公布了:本发明提供一种结合AI大模型的采购评审文档摘要生成方法及系统,涉及大语言模型技术领域,首先获取包含多个具有评审时间标记的采购评审文档单元的集合,提取每个采购评审文档单元的内容主题特征和评审逻辑特征,接着,调用预训练的AI大模型对内容主题特征和评审逻辑特征进行联合摘要生成处理,生成初步摘要文本,然后,对初步摘要文本进行语义连贯性优化处理,得到语义连贯的优化摘要文本,最后,基于优化摘要文本生成包含主题关键词集合的最终采购评审文档摘要,并按照预设格式输出至目标存储终端,从而实现了采购评审文档摘要的自动、高效且准确生成,提高了文档处理效率和信息利用价值。
本发明授权结合AI大模型的采购评审文档摘要生成方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种结合AI大模型的采购评审文档摘要生成方法,其特征在于,所述方法包括: 获取待处理的采购评审文档集合,所述采购评审文档集合包含多个具有评审时间标记的采购评审文档单元,每个采购评审文档单元对应独立的采购评审业务记录; 对所述采购评审文档集合进行文档特征提取处理,得到每个采购评审文档单元的内容主题特征和评审逻辑特征; 调用预训练的AI大模型对所述内容主题特征和评审逻辑特征进行联合摘要生成处理,生成每个采购评审文档单元的初步摘要文本,所述初步摘要文本包含基于文档关键信息生成的词汇序列; 对所述初步摘要文本进行语义连贯性优化处理,得到语义连贯的优化摘要文本; 基于所述优化摘要文本生成包含主题关键词集合的最终采购评审文档摘要,并将所述最终采购评审文档摘要按照预设格式输出至目标存储终端,所述预设格式包含标题、正文及关键词列表的标准化排版; 所述对所述采购评审文档集合进行文档特征提取处理,得到每个采购评审文档单元的内容主题特征和评审逻辑特征,包括: 将所述采购评审文档单元输入主题模型进行潜在语义分析,通过迭代计算每个词单元在预设主题空间中的概率分布,生成每个采购评审文档单元的内容主题特征,所述内容主题特征包含主题词分布概率和主题间关联强度; 对所述采购评审文档单元进行逻辑结构解析,生成所述评审逻辑特征; 所述调用预训练的AI大模型对所述内容主题特征和评审逻辑特征进行联合摘要生成处理,生成每个采购评审文档单元的初步摘要文本,包括: 将建立特征对应关系的内容主题特征和评审逻辑特征输入所述AI大模型的输入层进行标准化映射后通过拼接操作生成包含对应的联合输入特征向量; 通过所述AI大模型的多层Transformer编码层对所述联合输入特征向量进行上下文语义建模处理,生成包含位置编码信息的上下文特征矩阵; 计算所述上下文特征矩阵中各特征单元的权重,生成权重分布矩阵,该权重分布矩阵表征不同特征单元在语义建模中的重要程度; 根据所述权重分布矩阵对所述上下文特征矩阵进行加权聚合处理,得到聚焦关键评审信息的关键特征向量; 调用所述AI大模型的解码层对所述关键特征向量进行序列生成处理,采用自回归生成方式逐词生成初步摘要文本; 所述对所述初步摘要文本进行语义连贯性优化处理,得到语义连贯的优化摘要文本,包括: 将所述初步摘要文本进行分句处理,得到多个摘要句子单元; 计算相邻的摘要句子单元之间的语义相似度,生成语义相似度矩阵,并根据所述语义相似度矩阵构建句子连贯性图,所述句子连贯性图中的节点为摘要句子单元,边为摘要句子单元之间的语义相似度,边的权重为对应的相似度数值,构建过程中保留语义相似度高于预设阈值的边; 采用图神经网络模型对所述句子连贯性图进行节点特征学习,通过图卷积操作更新节点的特征表示,生成每个摘要句子单元的连贯性特征向量,该连贯性特征向量反映句子在整体摘要中的语义连贯程度; 根据所述连贯性特征向量调整摘要句子单元的顺序,将语义连贯程度大于设定连贯程度阈值的句子相邻排列,并检测并删除语义重复的摘要句子单元,生成语义连贯的优化摘要文本。
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