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龙图腾网恭喜京东方科技集团股份有限公司申请的专利摘要生成模型训练方法、装置、电子设备和非瞬态计算机可读存储介质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：CN113222110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202110349303.4，技术领域涉及：G06F16/34；该发明授权摘要生成模型训练方法、装置、电子设备和非瞬态计算机可读存储介质是由宿绍勋设计研发完成，并于2021-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本摘要生成模型训练方法、装置、电子设备和非瞬态计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种摘要生成模型训练方法、装置、电子设备和非瞬态计算机可读存储介质。摘要生成模型训练方法包括以下步骤：获取第一向量组，其中，所述第一向量组中的向量为已经训练好的原始编码向量；以所述第一向量组为基，生成第二向量组，其中，所述第二向量组中的向量数量大于所述第一向量组中的向量数量，且所述第二向量组中每一向量是根据所述第一向量组中的一个或多个向量确定的；以所述第一向量组和所述第二向量组包括的向量作为输入编码向量，进行模型训练获得摘要生成模型。本发明实施例能够提高输入的文本的长度，从而能够便于生成长文本的摘要。

本发明授权摘要生成模型训练方法、装置、电子设备和非瞬态计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种摘要生成模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取第一向量组，其中，所述第一向量组中的向量为已经训练好的原始编码向量；以所述第一向量组为基，生成第二向量组，其中，所述第二向量组中的向量数量大于所述第一向量组中的向量数量，且所述第二向量组中每一向量是根据所述第一向量组中的一个或多个向量确定的；以所述第一向量组和所述第二向量组包括的向量作为输入编码向量，进行模型训练获得摘要生成模型，其中，所述摘要生成模型是以文本的对应的向量作为输入编码向量，以文本的摘要为输出的神经网络模型；所述第一向量组包括N个向量，所述第二向量组中的向量为N*N个，N为正整数；以所述第一向量组为基，生成第二向量组，包括：通过以下公式确定第二向量组：qi×n+j＝αpImax+1-i+1-αpj；其中，qi×n+j为所述第二向量组中的向量，pImax+1-i和pj为所述第一向量组中的向量，Imax为所述原始编码向量的最大位置编号值，α为预设系数，0α1，且α不等于0.5；所述以所述第一向量组和所述第二向量组包括的向量作为输入编码向量，进行模型训练获得摘要生成模型，包括：在需要生成摘要的文本的字数大于预设字数阈值的情况下，以所述第一向量组包括的向量作为输入编码向量，进行模型训练；在需要生成摘要的文本的字数小于或等于所述预设字数阈值的情况下，将所述第一向量组包括的向量和所述第二向量组包括的向量顺序排列作为输入编码向量，进行模型训练。

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