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龙图腾网恭喜北京邮电大学申请的专利基于BERT预训练模型的中文文本摘要抽取方法及装置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：CN114428852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-13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：202210032641.X，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权基于BERT预训练模型的中文文本摘要抽取方法及装置是由雷盟;林怡静;布宇凡设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于BERT预训练模型的中文文本摘要抽取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于BERT预训练模型的中文文本摘要抽取方法及装置，所述方法包括：获取待抽取文本并基于LDA融合算法待抽取文本的关键词；将所述待抽取文本输入至BERT预训练语言模型中，得到所述待抽取文本固定维度的句向量；其中，所述BERT预训练语言模型通过对多个文本样本以及对应的样本句向量生成结果训练获取；对所述句向量进行权重计算并基于所述关键词进行权重修正，得到所述待抽取文本的文本摘要。本发明能够通过关键词反映文本的上下文语义，从而提高文本摘要的质量。

本发明授权基于BERT预训练模型的中文文本摘要抽取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于BERT预训练模型的中文文本摘要抽取方法，其特征在于，包括：获取待抽取文本并基于LDA融合算法待抽取文本的关键词；将所述待抽取文本输入至BERT预训练语言模型中，得到所述待抽取文本固定维度的句向量；其中，所述BERT预训练语言模型通过对多个文本样本以及对应的样本句向量生成结果训练获取；对所述句向量进行权重计算并基于所述关键词进行权重修正，得到所述待抽取文本的文本摘要；所述对所述句向量进行权重计算并基于所述关键词进行权重修正，得到所述待抽取文本的文本摘要，具体包括：获取所述句向量中任一目标句子与其他句子的余弦相似度；基于所述余弦相似度计算得到各个所述句向量的权重；对所述句向量的权重基于所述句子关键词、句子位置以及句子长度进行修正，输出所述句向量的权重修正结果，并基于所述权重修正结果得到所述待抽取文本的文本摘要；所述对所述句向量的权重基于所述句子关键词、句子位置以及句子长度进行修正，包括：对所述句向量基于所述句子关键词进行判断，若所述句向量对应的句子包括所述关键词，则提高所述句向量的权重；对所述句向量基于句子位置进行判断，若所述句向量对应的句子位于待抽取文本的首句，则提高所述句向量的权重；对所述句向量基于句子长度进行判断，若所述句向量的长度小于目标长度，则降低所述句向量的权重。

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