计算机应用研究

作者：韩晶,王晨皓,游新冬,

单位：1.北京信息科技大学网络文化与数字传播重点实验室,北京100101；2.北京印刷学院信息工程学院,北京102600；

关键词：专利标题生成,标题质量评估,多阶段生成,语言规则,

基金：国家自然科学基金资助项目(62171043,62202061)；北京市自然科学基金资助项目(4232025)；；

为解决当前中文专利标题自动生成中存在的冗余信息干扰、语义覆盖不足及表达不规范等问题，提出了一种多阶段生成与多维质量评估的中文专利标题自动生成方法（MG-MQE）。该方法首先通过关键句抽取与摘要信息融合对长文本进行筛选与去冗，提升输入信息的浓缩度与相关性；其次利用微调后的预训练模型生成多候选标题；之后引入融合判别模型与语言规则的多维评分机制，对候选结果从语义质量与规范性两方面进行综合评分，从而筛选出最优标题。在构建的专利底稿-专利名数据集上的实验结果表明，该方法在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上分别达到0.778 4、0.607 6和0.746 5，相较于多种基线模型均有显著提升，有效兼顾了语义覆盖的完整性与表达的专业规范性。研究表明，该方法可有效提升专利标题的自动生成质量，为专利文书智能化撰写提供可行路径。

来源：2026年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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