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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于语义分析的汉语文本生成系统及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：CN120068879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510224239.5，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于语义分析的汉语文本生成系统及方法是由刘丽颖设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义分析的汉语文本生成系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，本发明公开了基于语义分析的汉语文本生成系统及方法，包括数据获取模块，用于获取多模态文本数据；数据处理模块，用于对获取的多模态文本数据进行预处理，获取预处理后的多模态文本数据；对预处理后的多模态文本数据进行特征提取，使用依存树提取局部依存关系，获取局部语义细节特征数据集；使用BiLSTM提取前后文信息，获取全局上下文特征数据集；语义分析模块，采用双通道注意力机制对局部语义细节特征数据集和全局上下文特征数据集进行分析，获取加权局部语义细节特征数据集和加权全局上下文特征数据集；能够强化对复杂语言结构的处理能力，自动生成高质量的汉语文本。

本发明授权基于语义分析的汉语文本生成系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于语义分析的汉语文本生成系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，用于获取多模态文本数据； 数据处理模块，用于对获取的多模态文本数据进行预处理，获取预处理后的多模态文本数据；对预处理后的多模态文本数据进行特征提取，使用依存树提取局部依存关系，获取局部语义细节特征数据集；使用BiLSTM提取前后文信息，获取全局上下文特征数据集； 语义分析模块，采用双通道注意力机制对局部语义细节特征数据集和全局上下文特征数据集进行分析，获取加权局部语义细节特征数据集和加权全局上下文特征数据集；更新加权局部语义细节特征数据集，基于动态权重分配对更新后的加权局部语义细节特征数据集和加权全局上下文特征数据集进行加权融合，得到语义向量空间； 所述语义向量空间的获取方法包括： 将更新后的加权局部语义细节特征数据集和加权全局上下文特征数据集通过加权模型进行融合，得到综合特征数据集；通过全局平均池化对综合特征数据集进行聚合，再进行降维操作将聚合后的综合特征数据集映射到低维空间，进而获取语义向量空间； 加权模型为：HG＝g·H1+1-g·H2；其中，H1为更新后的加权局部语义细节特征数据集；H2为加权全局上下文特征数据集；g为更新后的加权局部语义细节特征数据集的权重系数，通过动态权重分配公式进行调整；1-g为加权全局上下文特征数据集的权重系数； 动态权重分配公式为其中，h1i为词i更新后的加权局部语义细节特征；h2i为词i的加权全局上下文特征；w1为门控网络的权重矩阵；bg为偏置项；为Sigmoid激活函数；i为词序号的索引；[h1i,h2i为包含词i更新后的加权局部语义细节特征和加权全局上下文特征的向量； 语义推理模块，用于根据语义向量空间训练获取语义推理模型；基于语义推理模型，预测得到多维度文本标签； 文本生成模块，用于通过GPT解码器根据多维度文本标签自动生成汉语文本；各个模块之间通过有线和或无线的方式进行连接。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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