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龍圖騰網獲悉聯通沃悅讀科技文化有限公司申請的專利基于多模態數據的書評生成方法、系統、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120296162B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510783554.1，技術領域涉及：G06F16/34；該發明授權基于多模態數據的書評生成方法、系統、設備及介質是由李勇剛;何熠;何玄;王振波設計研發完成，并于2025-06-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多模態數據的書評生成方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請涉及了一種基于多模態數據的書評生成方法、系統、設備及介質，本方法通過多組歷史文本向量每一組歷史文本向量作為行列矩陣元素組成向量矩陣，通過每兩組歷史文本向量之間的交互關系組成關系矩陣，然后通過構建包括向量矩陣和關系矩陣組成的圖結構，并從圖結構中提取出多組歷史文本向量對應的多個當前文本向量，本方法可以充分挖掘每組歷史文本向量內部在時間序列上的關系以及多組歷史文本向量之間的交互關系，能夠更好地反映電子書在不同時期的評價數據變化，避免了僅基于關鍵字查找所帶來的因不同時期的評價數據變化而導致的邏輯關系缺失的問題，能夠有效預測當前評價數據，提高書評生成的實時性和準確性。

本發明授權基于多模態數據的書評生成方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于多模態數據的書評生成方法，其特征在于，所述方法包括： 基于關鍵字，查找對目標電子書的第一集合；所述第一集合包括對所述目標電子書的多組歷史評價數據，其中任意兩組歷史評價數據屬于不同模態的歷史評價數據，每一組歷史評價數據包括在多個歷史時刻采集的評價數據； 將所述第一集合中的所述多組評價數據轉換成多組歷史評價文本，并從所述多組歷史評價文本提取出多組歷史文本向量，將所述多組歷史文本向量組成第二集合，并按照時間窗口對所述第二集合中的多組歷史文本向量進行采樣，且采樣后的每一組所述歷史文本向量均包含多個歷史文本向量； 根據所述第二集合中的多組歷史文本向量生成由向量矩陣和關系矩陣組成的圖結構；其中，所述向量矩陣中的每一個矩陣元素由所述第二集合中的一個歷史文本向量構成，且，每一行矩陣元素或每一列矩陣元素由一組歷史文本向量組成，所述關系矩陣中的每一個矩陣元素表示所述向量矩陣中任意兩行矩陣元素或任意兩列矩陣元素之間的交互關系； 根據所述圖結構預測出所述第二集合中的所述多組歷史文本向量對應的多個當前文本向量，并將所述多個當前文本向量轉換成多個當前評價文本；所述根據所述圖結構預測出所述多組歷史文本向量對應的多個當前文本向量，包括： 構建第一預測模型和第二預測模型，其中，所述第一預測模型包括任意一種圖神經網絡，所述第二預測模型包括任意一種循環神經網絡；根據所述第一預測模型從所述圖結構中提取出將所述關系矩陣中的信息嵌入至所述向量矩陣中的信息之后得到的圖嵌入特征；根據所述第二預測模型從所述圖嵌入特征中預測出每一組所述歷史文本向量對應的一個當前文本向量； 根據所述多個當前評價文本，生成所述目標電子書的書評。

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