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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于主题增强与对话中心的对话摘要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：CN119293347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411213861.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于主题增强与对话中心的对话摘要方法及系统是由陈羽中;张文涛;陈子阳设计研发完成，并于2024-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主题增强与对话中心的对话摘要方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于主题增强与对话中心的对话摘要方法及系统，该方法包括：提取用户对话、用户对话摘要并标注标签，构建训练集；使用训练集及嵌入主题模型训练基于主题增强与对话中心的深度学习网络模型M，模型M获取对话的话语级表示和话语级主题特征表示，并以其作为输入，采用特征感知元网络为特征去除噪声，利用多头注意力捕捉特征之间的语义关联性，使用门控机制进行过滤融合得到主题增强的对话上下文特征表示，并为其赋权得到最终表示；以最终表示作为输入来生成对话摘要来训练模型，从而学习用户对话和用户对话摘要之间的语义关系；将用户对话输入到训练后的模型M中，输出用户对话的摘要。该方法及系统有利于提高对话摘要的准确性。

本发明授权基于主题增强与对话中心的对话摘要方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于主题增强与对话中心的对话摘要方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A：提取用户对话、用户对话摘要，并标注用户对话和用户对话摘要标签，每个完整用户对话对应一个用户对话摘要，构建训练集DS； 步骤B：使用训练集DS以及嵌入主题模型ETM训练基于主题增强与对话中心的深度学习网络模型M，所述深度学习网络模型M的编码器包括输入子模块、主题特征提取子模块、中心选择子模块和特征动态融合子模块，所述深度学习网络模型M通过输入子模块获得对话文本的话语级表示，并通过主题特征提取子模块挖掘对话文本中潜在的主题特征信息，得到话语级主题特征表示；所述特征动态融合子模块以话语级表示和话语级主题特征表示作为输入，采用特征感知元网络为特征去除噪声以增强特征表征能力，利用多头注意力捕捉特征之间的语义关联性，最后使用门控机制进行过滤融合得到主题增强的对话上下文特征表示；所述中心选择子模块采用无监督聚类方法计算话语的中心权重为主题增强的对话上下文特征表示赋权得到最终表示；所述深度学习网络模型M的解码器以最终表示作为输入来生成对话文本的摘要来训练模型，从而学习用户对话和用户对话摘要之间的语义关系； 步骤C：将用户对话输入到训练后的深度学习网络模型M中，输出用户对话的摘要。

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