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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利基于预训练提示的故事生成方法、系统、存储介质和终端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：CN115905852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210818147.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于预训练提示的故事生成方法、系统、存储介质和终端是由倪宣凡;李丕绩设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于预训练提示的故事生成方法、系统、存储介质和终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预训练提示的故事生成方法，包括以下步骤：输入故事开头至第一预训练模型，所述故事开头包含多个句子，所述第一预训练模型生成对应每个句子的事件推理；根据事件的类型，填入不同的问题模板中，得到关于故事上文的问题；使用问答模型，对问题进行回答，生成答案，得到答案集合；对答案集合中的每一个答案，使用第二预训练模型计算其困惑度，并选择得分最小的答案作为故事下文。本发明针对深度神经网络模型的训练缺少数据集的问题，通过构建优质的提示模板，充分激发预训练模型的潜能，帮助模型回忆起训练时学到的知识，来较好地完成下游任务。

本发明授权基于预训练提示的故事生成方法、系统、存储介质和终端在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练提示的故事生成方法，其特征在于，包括以下步骤：1）输入故事开头至第一预训练模型，所述故事开头包含多个句子，所述第一预训练模型生成对应每个句子的事件推理，其中，所述第一预训练模型为Para-Comet预训练模型；2）根据事件的类型，填入不同的问题模板中，得到关于故事上文的问题；具体的过程为：2.1）根据事件对应的类型构建不同的链接模板和问题模板；2.2）将步骤1）得到的事件推理填入对应的链接模板中，并将故事开头拼接在链接模板之前，输入进RoBERTa模型进行生成，获得对应每个事件推理的角色，得到事件，角色对；2.3）将事件和角色填入问题模板中，得到最终的问题；3）使用问答模型，对问题进行回答，生成答案，得到答案集合；4）对答案集合中的每一个答案，使用第二预训练模型计算其困惑度，并选择得分最小的答案作为故事下文，其中，所述第二预训练模型为GPT2模型。

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