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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种面向危机求助信息的多文档摘要生成方法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：CN119597912B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411335549.6，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权一种面向危机求助信息的多文档摘要生成方法是由张鹏;李军邑;卢暾;顾宁设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向危机求助信息的多文档摘要生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向危机求助信息的多文档摘要生成方法；该方法分为：抽取式摘要阶段和生成式摘要阶段。在抽取式摘要阶段，利用句子图结构在深度神经网络中融合上下文信息，通过子图结构在信息抽取时进行优化，从众多文档中有效提取出关键信息；在生成式摘要阶段，借助BART模型强大的序列生成能力和指针生成网络在精准复制关键信息及避免重复内容生成方面的特点，以进一步精简和总结抽取的信息，生成准确且紧凑的危机求助信息摘要。本发明方法适用于处理和总结危机场景下海量求助信息，本发明的两阶段方法能够快速、准确地为救援和应急管理提供清晰的信息摘要，大幅提高危机响应的效率和效果。

本发明授权一种面向危机求助信息的多文档摘要生成方法在权利要求书中公布了：1.一种面向危机求助信息的多文档摘要生成方法，其特征在于：该方法包含两个阶段：抽取式摘要阶段和生成式摘要阶段； 一抽取式摘要阶段：通过基于子图选择的危机信息抽取式摘要模型从多个文档中抽取出关键信息； 基于子图选择的危机信息抽取式摘要模型包括基于图的多文档编码器和基于子图的语句选择模块，基于图的多文档编码器利用句子图结构在深度神经网络中融合上下文信息，其包括文本编码器、图编码器和子图编码器；基于子图的语句选择模块通过子图结构在信息抽取时进行优化，其包括图池化层和子图选择层； 首先，以文档集合作为输入，经过文本编码器后，获得每个句子对应的向量表示；随后，图编码器通过相似度图和主题图这两种图构建方法将文档集合转换为关系图；其中，每个句子的向量表示构成了关系图中的节点，句子间的相互关系形成了关系图中的边；接着，图编码器通过该显式句子关系图捕捉句子间关系，通过图结构将句子间关系融入到神经网络中；随后，子图编码器基于图编码器的输出，进一步建模子图结构，并以ROUGE评分作为抽取标准，使用贪婪算法构建候选摘要集合，图池化层对全图和子图进行全局池化表示的计算，子图选择层选取得ROUGE评分最高的子图作为最终摘要； 二生成式摘要阶段：基于BART-PGN的生成式摘要模型对抽取的信息进行进一步的总结和精简，以生成准确、紧凑的危机求助信息摘要； 生成式摘要模型在BART的基础上，通过引入指针生成网络，对其自回归解码器生成单词的概率分布机制进行改进；BART模型采用编码器-解码器架构； 首先，使用指针生成机制，以便模型能够不仅考虑通过词汇表生成新单词的可能性，还考虑从输入文本中直接复制词汇的可能性；其次，使用覆盖率机制，累积每个时间步骤中的注意力分布，通过关注覆盖率向量降低重复内容的生成。

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