广东工业大学饶东宁获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利故事生成方法、装置、模型及模型的生成方法和压缩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：CN116522991B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310505908.7，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权故事生成方法、装置、模型及模型的生成方法和压缩方法是由饶东宁;张镇洲设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本故事生成方法、装置、模型及模型的生成方法和压缩方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理技术领域，公开了故事生成方法、装置、模型及模型的生成方法和压缩方法。本发明的故事生成模型包括嵌入层、用户偏好前缀层、GRU层、低层以及高层的Transformer解码器，由GRU层以低层Transformer解码器输出的第一隐层表示和用户偏好前缀层的用户偏好前缀作为输入，利用门控循环神经网络生成第二隐层表示，由高层Transformer解码器基于第二隐层表示得到故事文本；还提供了模型的生成方法、压缩方法、故事生成方法和装置。本发明有效提高了故事的连贯性、合理性、情感色彩和个性化程度，且压缩方法使用知识蒸馏法实现模型压缩，便于模型在边缘设备上的高效部署。
本发明授权故事生成方法、装置、模型及模型的生成方法和压缩方法在权利要求书中公布了：1.一种故事生成方法，其特征在于，该方法应用于得到故事生成模型，所述故事生成模型包括： 嵌入层，用于将输入文本编码映射为高维矩阵；所述输入文本包括故事前文信息； 低层Transformer解码器，用于对所述高维矩阵进行解码以得到相应解码结果的第一隐层表示； 用户偏好前缀层，存储有与所述输入文本对应的用户偏好前缀，所述用户偏好前缀记录有用户偏好信息； GRU层，用于以所述第一隐层表示和所述用户偏好前缀作为输入，利用门控循环神经网络生成第二隐层表示； 高层Transformer解码器，用于对所述第二隐层表示进行解码以得到故事文本。
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