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龙图腾网获悉上海师范大学申请的专利基于关键词信息和多头注意力机制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：CN116010590B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211633569.2，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权基于关键词信息和多头注意力机制的文本摘要生成方法是由袁非牛;戴维设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键词信息和多头注意力机制的文本摘要生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理的技术领域，公开了一种基于关键词信息和多头注意力机制的文本摘要生成方法，以融入注意力机制的经典seq2seq网络模型为主体，增设关键词获取支路，所述关键词获取支路用于对输入文本进行关键词提取和过滤，以获取精炼关键词，再将所述精炼关键词输入经典seq2seq网络模型的注意力机制模块用于后续摘要生成；收集中文文本，构建数据集，对摘要生成模型进行训练，然后利用训练好的摘要生成模型对待检文本进行自动摘要生成。利用本发明的方法对于文本摘要效果的提升有显著效果，生成摘要效果示例也表明模型具有较好的可读性并关注原文关键词信息。

本发明授权基于关键词信息和多头注意力机制的文本摘要生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于关键词信息和多头注意力机制的文本摘要生成方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一、构建摘要生成模型 以融入注意力机制的经典seq2seq网络模型为主体，增设关键词获取支路，所述关键词获取支路用于对输入文本进行关键词提取和过滤，以获取精炼关键词，再将所述精炼关键词输入经典seq2seq网络模型的注意力机制模块用于后续摘要生成； 步骤二、收集中文文本，构建数据集，对摘要生成模型进行训练，然后利用训练好的摘要生成模型对待检文本进行自动摘要生成； 采用融入注意力机制的经典seq2seq网络模型对原文本输入进行处理，所述原文本输入用x={x1，x2，x3…xi}表示，其中，xi表示原文本中第i个词，经过词嵌入处理后，通过Bi-LSTM进入模型并逐个成为编码器隐藏层状态hi，最终输出用y={y1，y2，y3…ym}表示，其中，ym表示输出摘要的第m个词； 其中，和分别表示该单词在LSTM隐藏层的正向状态和反向状态表示，表示编码器隐藏层状态； 随后通过注意力权重的分配，再经过和注意力权重相乘最终得到上下文向量，注意力权重由隐藏层状态，解码层状态共同决定，其中，，，均为可训练参数； 最后，将上下文向量与解码层状态连接并经过两个线性层，再经过一个softmax层得到最终摘要的预测单词分布概率用Pw表示； 其中，，，，均为可训练参数，表示最终生成摘要的单词字典概率分布。

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上海师范大学，其通讯地址为：200234 上海市徐汇区桂林路100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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