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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于全局自回归的文本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：CN116644177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310638730.3，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权基于全局自回归的文本摘要生成方法是由孙新;赵建飞设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局自回归的文本摘要生成方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于全局自回归的文本摘要生成方法，包括：S1、将文本输入第一编码器中，获得文本的语义表征；S2、将文本的语义表征H输入解码器，生成候选摘要；S3、将候选摘要和文本语义表征H输入第二编码器，得到候选摘要的感知语义表征H；S4、将文本语义表征H和候选摘要的感知语义表征H输入解码器，生成新的候选摘要；S5、重复上述步骤S3～S4，直到达到预设的重复次数，最终解码器输出的候选摘要为文本摘要。通过本发明提出的全局自回归方法，可以对生成文本反复迭代重写，不断改进输出文本的内容，提高输出文本的质量。

本发明授权基于全局自回归的文本摘要生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局自回归的文本摘要生成方法，其特征在于，所述方法包括： S1、将文本输入第一编码器中，获得文本的语义表征 S2、将文本的语义表征输入解码器，生成候选摘要； S3、将候选摘要和文本语义表征输入第二编码器，得到候选摘要的感知语义表征H； S4、将文本语义表征和候选摘要的感知语义表征H输入解码器，生成新的候选摘要； S5、重复上述步骤S3～S4，直到达到预设的重复次数，最终解码器输出的候选摘要为文本摘要； 其中，第一编码器、第二编码器、解码器组成全局自回归模型； 所述全局自回归模型的训练方法包括： S10、使用数据集中的原文和真实摘要训练所述全局自回归模型，优化交叉熵损失；并为数据集中的全部原文生成静态候选摘要； S20、将数据集训练中的原文输入第一编码器得到原文语义表征和静态候选摘要一并输入第二编码器，得到静态候选摘要的感知语义表征H； S30、构建和全局自回归模型的两个编码器的结构相同的离线编码器，将原文和数据集中的真实摘要依次输入离线的第一编码器和离线的第二编码器，得到真实摘要的离线的感知语义表征H*； S40、计算静态候选摘要的感知语义表征H和真实摘要的离线的语义感知表征H*的语义相似度； S50、计算全局自回归模型的损失函数，通过反向传播算法调整全局自回归模型的参数； 在步骤S40中，包括： S401、通过多头注意力网络将离线感知语义表征H*的语义特征融入感知语义表征H，得到同时具有H*和H语义特征的语义表征计算方式如下： S402、计算真实摘要Y和静态候选摘要Y*之间的感知语义相似度用于表示真实摘要Y和静态候选摘要Y*之间的语义特征差异，语义相似度的计算方式如下： 其中和为上述步骤S401中计算得到的语义特征。

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