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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于特征融合的类别文本生成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：CN115830619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211616460.8，技术领域涉及：G06V30/41；该发明授权一种基于特征融合的类别文本生成系统是由廖祥文;刘翀凌;杨思源;吴海杰;郑鹏程设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合的类别文本生成系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于特征融合的类别文本生成系统。所述系统包括：一个类别文本预处理模块，用于对类别文本的向量化处理；一个多路注意力模块，在生成器中利用多种注意力机制学习文本的注意力表示；一个生成器融合输出模块，将多种注意力表示融合并输出生成文本；一个局部语义特征提取模块，用于判别器提取文本的局部依赖特征；一个全局语义特征提取模块，用于判别器提取文本的长距离依赖特征；一个判别器融合输出模块，将文本的局部和长距离依赖特征融合并反馈给生成器判别结果。

本发明授权一种基于特征融合的类别文本生成系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的类别文本生成系统，其特征在于，包括： 一个类别文本预处理模块，用于对类别文本的向量化处理； 一个多路注意力模块，在生成器中利用多种注意力机制学习文本的多种注意力表示； 一个生成器融合输出模块，将多种注意力表示融合并输出生成文本； 一个局部语义特征提取模块，用于判别器提取文本的局部依赖特征； 一个全局语义特征提取模块，用于判别器提取文本的长距离依赖特征； 一个判别器融合输出模块，将文本的局部和长距离依赖特征融合并反馈给生成器判别结果； 生成器融合输出模块基于双向GRU动态融合每路语义特征，以综合多头自注意力拼接注意力点乘注意力表示在高维空间的表征关系，充分学习各注意力之间的内在关系，形成综合多角度考虑的特征向量；在双向GRU的更新过程中，xt和ht分别代表网络的输入和输出，Wz、Wr、Wh为可训练参数，σ为sigmoid激活函数，zt和rt分别为更新门和重置门，⊙为阿达玛积，t为时间步，具体计算过程如下： zt＝σWz[ht-1,xt] rt＝σWr[ht-1,xt] 在多路语义特征动态融合的过程中，为三种注意力特征拼接后的表征向量，将输入到双向GRU中，从前向和后向分别捕捉多路特征之间的差异化信息和拼接得到当前时间步的综合注意力信息具体计算过程如下： 将综合注意力信息经过多层感知机，获得中间存储矩阵再通过RMC的门控机制，得到当前时间步的存储矩阵Mt及输出向量ot，ψ1和ψ2代表RMC的门控操作，计算过程如下： 使用输出向量ot采样并输出生成文本；使用Gumbel-Softmax来生成离散的生成文本yt及基于argmax函数的可微近似 其中，gt代表Gumbel分布，d表示第d维，τ为温控参数。

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