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龙图腾网获悉厦门厦华科技有限公司申请的专利一种采用主题模型实现会议纪要自动聚类的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：CN120705318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511220598.X，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权一种采用主题模型实现会议纪要自动聚类的方法是由商永金;薛元;谢特辉设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采用主题模型实现会议纪要自动聚类的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及会议信息处理与管理决策分析技术领域，公开一种采用主题模型实现会议纪要自动聚类的方法，包括：通过并行分析会议音频信号与对应转写的文本，分别获取声学置信度序列和原始主题熵序列；进而利用声学置信度对原始主题熵序列进行强制性加权校正，在得到的可靠熵序列中识别出决策锚点，并以此为核心对文本进行逆向关联聚类，本发明避免了现有技术仅能进行内容归纳的局限，通过识别由声学置信度校正后的熵序列中的决策锚点，不仅实现了对决策形成过程的自动化重构，还能进一步甄别决策共识的质量，为管理追溯与风险审计提供了客观的逻辑链路。

本发明授权一种采用主题模型实现会议纪要自动聚类的方法在权利要求书中公布了：1.一种采用主题模型实现会议纪要自动聚类的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤a，获取会议的实时音频信号以及与实时音频信号在时间上同步的文本单元序列； 步骤b，以滑动窗口依次处理文本单元序列，并针对每一窗口内的文本单元运行主题模型以输出主题概率分布向量，进而计算出原始主题熵时间序列； 步骤c，并行地分析与每一窗口对应的实时音频信号，以计算出信噪比和有效语音时长占比，并基于计算出的信噪比和有效语音时长占比，输出声学置信度时间序列； 步骤d，依据声学置信度时间序列对原始主题熵时间序列进行逐点加权，以生成校正后主题熵时间序列； 步骤e，在校正后主题熵时间序列中，识别出满足在邻域半径内取局部最小且其前向一阶差分在此邻域半径的先前部分连续为负的时刻作为决策锚点； 步骤f，针对识别出的任一决策锚点，分析其后设定的时间窗口内的校正后主题熵时间序列，以计算熵反弹因子，并将该决策锚点分类为稳定锚点或风险锚点； 步骤g，以识别出的任一决策锚点为终点，逆向归并该决策锚点之前单一熵单调下降区间内的全部文本单元，形成议题簇； 步骤c中，并行地分析与每一窗口对应的实时音频信号，还用于计算出说话人重叠率；并且，步骤c还包括，基于信噪比有效语音时长占比和说话人重叠率，通过设定的归一化函数，输出声学置信度时间序列； 步骤f中，熵反弹因子的计算遵循以下规则：，其中，为校正后主题熵时间序列在时刻的熵值，为决策锚点对应的时刻，为一设定的最小分析时间步长。

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