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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于条件变分自编码器的诗歌生成方法及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：CN114510947B 。

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：202210085516.5，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权一种基于条件变分自编码器的诗歌生成方法及系统是由赵亚萍;龙思颖;周灵智;王勇超设计研发完成，并于2022-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于条件变分自编码器的诗歌生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于条件变分自编码器的诗歌生成方法，包括：S1获取关键词，并生成对应的关键词语义向量，所述关键词包括待生成诗歌的主题信息；S2将S1中获取的关键词语义向量与诗歌库中存储的语义向量进行采样，生成包括多首诗歌的候选集；S3根据所述候选集中诗歌语义向量与所述关键词语义向量，计算获得隐层变量；S4根据关键词语义向量，上下文语义向量以及S3中获得的隐层变量，生成诗歌。本发明还公开了一种基于上述方法的诗歌生成系统。通过本发明的方法可以避免过度翻译的问题，通过扩充关键词的语义信息，获得语句通顺且具有一定风格的高质量诗歌。

本发明授权一种基于条件变分自编码器的诗歌生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于条件变分自编码器的诗歌生成方法，其特征在于，包括： S1获取关键词，并生成对应的关键词语义向量，所述关键词包括待生成诗歌的主题信息，所述诗歌库：通过提前收集的一定量诗歌与对应的关键词，采用双向GRU循环神经网络进行编码，获得诗歌对应的语义向量，存储在所述诗歌库中； S2将S1中获取的关键词语义向量与诗歌库中诗歌的语义向量进行采样，得到包括多首诗歌的候选集，具体过程为： S2.1将输入的关键词语义向量，与诗歌库中诗歌的语义向量计算相似度，利用预训练GRU循环神经网络提取诗歌库中所有诗歌对应关键词的语义向量，并提取用户提供关键词的向量，利用余弦相似度指标计算两者之间的相似度： s＝vUT 其中s为相似度，v为关键词语义向量，U为诗歌库中存储的语义向量； S2.2基于相似度，采样一定量诗歌作为候选集，通过softmax函数计算采样概率分布： P＝softmaxs 其中p为采样概率分布，同时利用随机数生成器生成0,1之间的随机数k，采集k首符合采样概率分布的诗歌作为候选诗歌集； S3根据所述候选集中诗歌语义向量与所述关键词语义向量，计算获得隐层变量，具体过程为： S3.1通过全概率公式计算所述候选集中诗歌的后验概率分布； S3.2计算候选集中诗歌后验概率分布的期望与方差； S3.3基于候选集中诗歌后验概率分布的期望与方差，计算诗歌的先验概率分布； S3.4根据S3.3计算获得先验概率分布，利用重参数技巧计算获得隐层变量； S4根据关键词语义向量，上下文语义向量以及S3中获得的隐层变量，生成诗歌，具体过程： S4.1初始设置上下文语义向量为0； S4.2通过上下文语义向量，关键词向量与隐层变量映射到高维抽象语义空间，生成当前诗行； S4.3通过一维卷积核conv1*d和当前生成诗行作卷积，获得新的上下文语义向量； S4.4基于S4.3获得的上下文语义向量，重复S4.2获得最终诗歌。

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