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龙图腾网恭喜合肥工业大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利基于强化学习的文本摘要生成方法和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：CN113806520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202110868433.9，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权基于强化学习的文本摘要生成方法和系统是由孙晓;檀才东;汪萌设计研发完成，并于2021-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的文本摘要生成方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的文本摘要生成方法和系统，涉及文本摘要自动生成技术领域。本发明获取并预处理源文本的原文与标准摘要；基于预处理后的源文本中的原文和seq2seq模型获取预训练模型和摘要序列；通过预训练模型对摘要序列进行采样，获取采样序列；通过贪心算法对标准摘要进行采样，得到标准序列；通过采样序列和标准序列计算损失函数，对预训练模型的参数进行更新，重复上述步骤，直至损失函数收敛，得到摘要生成模型。本发明在对模型进行训练时，充分考虑ROUGE‑1指标、ROUGE‑2指标和ROUGE‑L指标的损失，从而避免在使用摘要生成模型生成摘要时出现不必要的重复以及内容丰富度问题，生成的摘要流畅性和可读性更好，质量更高。

本发明授权基于强化学习的文本摘要生成方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的文本摘要生成方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取并预处理源文本的原文与标准摘要；S2、基于预处理后的源文本和seq2seq模型获取预训练模型和摘要序列；S3、通过预训练模型对摘要序列进行采样，获取采样序列；通过贪心算法对标准摘要进行采样，得到标准序列；S4、通过采样序列和标准序列计算损失函数，对预训练模型的参数进行更新，重复步骤S2～S4，直至损失函数收敛，得到摘要生成模型，所述摘要生成模型用于自动生成文本摘要，所述损失函数包括ROUGE-1指标、ROUGE-2指标和ROUGE-L指标的损失；其中，获取并预处理源文本的原文与标准摘要，包括：获取所述并将源文本中的原文与标准摘要分别进行处理，构建词表；词表的作用是反应生成单词与单词的ID之间的映射关系；所述基于预处理后的源文本和seq2seq模型获取预训练模型和摘要序列，具体实施过程如下：S201、基于Teacher-forcing机制和seq2seq模型获取预训练模型；具体包括： 输入预处理后的源文本中的一个原文X与其对应的标准摘要Y到seq2seq模型模型中，通过交叉熵损失函数进行训练，得到预训练模型S202、通过预训练模型对预处理后的原文进行处理，得到摘要序列；所述通过预训练模型对摘要序列进行采样，获取采样序列；通过贪心算法对标准摘要进行采样，得到标准序列，包括：利用预训练模型从每个摘要序列中取样一个特定的动作利用贪心算法，从标准摘要中选取动作通过预训练模型对动作进行采样，通过贪心算法对动作进行采样，分别得到采样序列和标准序列S201、基于Teacher-forcing机制和seq2seq模型获取预训练模型S202、通过预训练模型对预处理后的原文进行处理，得到摘要序列。

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合肥工业大学;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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”。