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龙图腾网获悉中关村科学城城市大脑股份有限公司申请的专利一种基于深度学习模型构建的图书馆文献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：CN121029983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511183030.5，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权一种基于深度学习模型构建的图书馆文献摘要生成方法是由李蹊;张昆鹏;王静宇;朱文辉;谢启繁;樊亚飞;郭海珊;张净设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型构建的图书馆文献摘要生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于信息检索技术领域，具体的说是一种基于深度学习模型构建的图书馆文献摘要生成方法，包括数据预处理、模型构建、语义理解与核心观点提取、摘要生成与优化和质量评估；该基于深度学习模型构建的图书馆文献摘要生成方法，通过混合标注技术结合规则与深度学习，充分发挥两者优势，规则提供基础框架，深度学习弥补规则不足，能更精准理解领域术语含义；领域实体知识库通过严谨的提取和消歧方法，确保对文献中实体的准确识别和关系理解，从语义层面为高质量摘要生成奠定基础，此外通过对领域术语的准确理解和长文本语义关联的有效捕捉，来提高生成的摘要的准确性、完整性和可读性，从而更好地满足用户快速获取文献关键信息的需求。

本发明授权一种基于深度学习模型构建的图书馆文献摘要生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型构建的图书馆文献摘要生成方法，其特征在于：包括： 数据预处理：对文献文本进行噪声去除和结构化分句； 采用基于规则和深度学习的混合标注技术为文本添加语义标签，包括主题类别、情感倾向及学术价值分级； 模型构建：根据数据和任务特点选择模型作为基础架构，在图书馆学领域的学术文献数据集，包括图书情报、文献计量、知识组织方向的期刊论文、学位论文及会议文献上进行领域预训练，训练轮数≥10轮； 引入动态上下文感知技术，通过Transformer编码器计算文本长距离依赖关系，结合文献章节标题动态修正注意力权重分布； 语义理解与核心观点提取：通过语义角色标注识别句子中施事、受事及动作关系，结合领域实体知识库进行实体消歧； 采用和构成的混合模型提取筛选核心词汇； 摘要生成与优化：使用多尺度注意力机制生成初始摘要，其中局部注意力层窗口大小为5句，全局注意力层覆盖全文；多尺度注意力机制中，局部注意力层和全局注意力层的权重分配可根据文献类型进行动态调整； 通过参数化长度约束和强化学习调整摘要长度； 参数化长度约束调整包括：调整模型的max_length和min_length参数，控制摘要的长度，其中max_length为300字，min_length为100字；局部注意力层和全局注意力层的权重分配根据文献类型进行动态调整，使生成的摘要符合不同类型文献的特点；通过参数化长度约束调整模型的max_length和min_length参数，max_length为300字，min_length为100字，控制摘要的长度，满足不同用户对摘要长度的需求；通过强化学习调整摘要长度，使生成的摘要在长度和内容质量上达到平衡； 质量评估：设计混合奖励函数，并通过强化学习迭代优化模型。

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中关村科学城城市大脑股份有限公司，其通讯地址为：100080 北京市海淀区中关村南大街5号1区689号楼海淀科技大厦6层；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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