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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司;北京交通大學申請的專利文本摘要生成模型訓練方法、文本摘要生成方法和裝置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：CN117271759B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202211024211.X，技術領域涉及：G06F16/34；該發明授權文本摘要生成模型訓練方法、文本摘要生成方法和裝置是由梁云龍;孟凡東;徐金安;陳鈺楓設計研發完成，并于2022-08-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本文本摘要生成模型訓練方法、文本摘要生成方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種文本摘要生成模型訓練方法、文本摘要生成方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。所述方法包括：將訓練文本和對應的訓練圖像集合輸入初始文本摘要生成模型，得到預測文本摘要，基于預測文本摘要和標簽文本摘要之間的差異生成目標損失；將訓練文本對應的掩碼訓練數據和第一訓練數據輸入初始文本摘要生成模型，得到掩碼預測數據，基于掩碼標簽數據和掩碼預測數據之間的差異生成重構損失；基于目標損失和重構損失調整初始文本摘要生成模型的模型參數，直至滿足收斂條件，得到目標文本摘要生成模型；目標文本摘要生成模型用于生成文本的文本摘要。采用本方法能夠提高模型的預測準確性，提高生成的文本摘要的質量。

本發明授權文本摘要生成模型訓練方法、文本摘要生成方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種文本摘要生成模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓練文本和所述訓練文本對應的訓練圖像集合、標簽文本摘要，獲取所述訓練文本對應的第一訓練數據、掩碼標簽數據和掩碼訓練數據；所述掩碼標簽數據是第二訓練數據經過掩碼處理后被掩碼的數據，所述掩碼訓練數據是第二訓練數據中除掩碼標簽數據之外的其他數據，所述第一訓練數據和所述第二訓練數據是從所述訓練圖像集合和所述標簽文本摘要中確定的； 將所述訓練文本和所述訓練圖像集合輸入初始文本摘要生成模型，得到預測文本摘要，基于所述預測文本摘要和所述標簽文本摘要之間的差異生成目標損失； 將所述掩碼訓練數據和所述第一訓練數據輸入初始文本摘要生成模型，得到掩碼預測數據，基于所述掩碼標簽數據和所述掩碼預測數據之間的差異生成重構損失； 基于所述目標損失和所述重構損失調整所述初始文本摘要生成模型的模型參數，直至滿足收斂條件，得到目標文本摘要生成模型；所述目標文本摘要生成模型用于生成文本的文本摘要。

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