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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种文本摘要生成方法、装置以及存储介质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：CN114662483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210332378.6，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权一种文本摘要生成方法、装置以及存储介质是由欧阳宁;王钧焱;蔡晓东设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本摘要生成方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种文本摘要生成方法、装置以及存储介质，属于语言处理领域，方法包括：对文本数据集进行分词处理得到多个原文信息以及摘要信息；根据各个原文信息分别对训练模型进行训练得到原始预测序列；根据多个原始预测序列和多个摘要信息对训练模型进行损失函数分析，根据分析结果得到摘要生成模型；将各个原文信息以及摘要信息分别输入至摘要生成模型中进行预测分析，得到文本摘要生成的结果。本发明使得生成摘要中的词序问题得到改善，文本的语序更加的通畅，从而提高了摘要的可读性。

本发明授权一种文本摘要生成方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本摘要生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 导入文本数据集，并对所述文本数据集进行分词处理，得到多个原文信息以及与各个所述原文信息对应的摘要信息； 构建训练模型，根据各个所述原文信息分别对所述训练模型进行训练，得到与各个所述原文信息对应的原始预测序列； 根据多个所述原始预测序列和多个所述摘要信息对所述训练模型进行损失函数分析，根据分析结果得到摘要生成模型； 将各个所述原文信息以及与各个所述原文信息对应的摘要信息分别输入至所述摘要生成模型中进行预测分析，得到与各个所述原文信息对应的评价分数，并将所有的评价分数作为文本摘要生成的结果； 每个所述摘要信息包括多个摘要单词向量，所述根据多个所述原始预测序列和多个所述摘要信息对所述训练模型进行损失函数分析，根据分析结果得到摘要生成模型的过程包括： 通过第一式分别对各个所述原始预测序列以及与各个所述原文信息对应的摘要信息进行损失函数计算，得到与各个所述原文信息对应的损失函数，所述第一式为： 其中，PαiYi→PkYi， 其中，Yi为摘要信息中第i个摘要单词向量，L为损失函数，PαiYi为第i个摘要单词向量在映射位置上的概率分布，i∈{1,...,n}，P1,...,Pm为原始预测序列中所有的预测单词，k∈{1,...,m}，k为摘要单词向量{1,...,m}上映射后的位置，αi为摘要信息中第i个摘要单词向量所在位置在通过对齐函数α映射后在预测序列上的位置； 根据Adam梯度下降算法和所有的损失函数对所述训练模型进行更新，得到摘要生成模型。

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