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龙图腾网恭喜浙江孚临科技有限公司申请的专利一种根据图表生成文字概要的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：CN119296117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411817772.4，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种根据图表生成文字概要的方法和系统是由唐科伟;杨子祺;陈声鸿设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种根据图表生成文字概要的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种根据图表生成文字概要的方法和系统，通过获取网络上的包括高质量图表和图表对应的文字概括信息的公开数据集作为训练样本，将高质量图表作为输入样本，图表对应的文字概括作为输出标签，构建训练数据集，使用所述训练数据集对原始的图表概括生成模型进行训练，其中图表概括生成模型包含变分自编码模型VAE的编码器、变分自编码模型VAE的解码器、使用Transformer深度学习模型的带掩码解码器建立的文字概括生成模型、以及损失函数层，将目标图表输入完成训练的图表概括生成模型中输出各目标图表对应的文字概括信息，以帮助决策者迅速获取图表中的信息，提高信息获取效率和决策准确率。

本发明授权一种根据图表生成文字概要的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种根据图表生成文字概要的方法，其特征在于，包括如下步骤：获取网络上的公开数据集作为模型训练数据，其中所述公开数据集中包括高质量图表和图表对应的文字概括信息；将高质量图表作为输入样本，图表对应的文字概括信息作为输出标签，构建训练数据集，使用所述训练数据集对原始的图表概括生成模型进行训练，其中所述图表概括生成模型由变分自编码模型VAE的编码器、变分自编码模型VAE的解码器、使用Transformer深度学习模型的带掩码解码器建立的文字概括生成模型、以及损失函数层组成，所述损失函数层包含用于有文字概括数据的第一损失函数和用于无文字概括数据的第二损失函数；所述文字概括生成模型为 ，其中Y是输入的图表X对应的文字概括信息，其概括文字长度为T；其中与是由利用链式法则来分解和计算复合函数的导数；ψ是Transformer深度学习模型中带掩码的解码器的参数，s表示输入的图表X经过编码器后的形成编码，为图表X对应的文字概括信息中的独立的字或词，y=[y1,...,yt]为图表X对应的文字概括且概括文字长度为T为图表X对应的文字概括且概括文字长度为T；所述变分自编码模型VAE的编码器为 ，表示以为均值、以为方差矩阵的多元正态分布，其中，X为输入的图表，该输入的图表为RGB图表且为3d张量，F1和F2为编码器学习调整的参数，pool表示神经网络CNN中的pool变换，为以为输入的多层感知机MLP的输出实数向量，为以为输入的多层感知机MLP最后一层的输出正数向量，为表编码器参数；所述变分自编码模型VAE的解码器为，其中表示以为均值、为方差矩阵的多元正态分布，为后续学习调整参数；，，S为所述编码器生成的编码，D1和D2为解码器学习调整的参数，表示两个3d张量的卷积，unpool表示神经网络CNN中的unpool变换，I为单位矩阵；使用pdf转换工具识别提取待分析的pdf文档中的各目标图表，将所述目标图表输入完成训练的图表概括生成模型中输出各目标图表对应的文字概括信息。

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