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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于生成对抗网络的文本风格迁移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：CN119578381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510138731.0，技术领域涉及：G06F40/166；该发明授权一种基于生成对抗网络的文本风格迁移方法是由慕志颖;王之泰;郭森森;李晓宇设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的文本风格迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的文本风格迁移方法，将原始语句通过文本卷积网络得到预测的属性风格概率；在原始语句中删除属性词，将删除后的语句再次输入文本卷积网络，直至得到删除每个属性词后的预测的属性风格概率；将预测的属性风格概进行概率差值运算，根据结果将每个属性词按照降序排列得到排序结果；并按照从大到小的顺序在原始语句中将第一属性词删除，得到第一语句；在第一语句的属性风格概率和长度均不符合预设条件时，继续在第一语句上删除第二属性词，直至删除后的语句的属性风格概率和长度符合预设条件时，得到语义内容；将语义内容经编码器和解码器得到目标风格语句。本发明提高了语句风格判断准确率、文本生成质量和真实性。

本发明授权一种基于生成对抗网络的文本风格迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的文本风格迁移方法，其特征在于，所述生成对抗网络包括文本卷积网络、生成器和判别器；所述生成器包括编码器和解码器；所述编码器和所述解码器包括门控循环单元模型和双向自注意力机制，所述判别器包含双向编码器表示网络和所述文本卷积网络，所述双向编码器表示网络包含输入层和12个编码层，包括： 将原始语句输入到所述文本卷积网络中，得到预测的属性风格概率； 在所述原始语句中分别进行属性词的删除，并将删除后的语句再次输入到所述文本卷积网络中，直至得到删除每个属性词后对应的预测的属性风格概率； 将预测的属性风格概率之间进行概率差值运算，得到运算结果；并根据运算结果将所述每个属性词按照降序排列并过滤停用词，得到排序结果； 在所述排序结果中按照从大到小的顺序在原始语句中将第一属性词进行删除，得到第一语句； 在所述第一语句对应的属性风格概率和长度均不符合预设条件时，继续在所述第一语句上删除第二属性词，直至删除后的语句对应的属性风格概率和长度符合预设条件时，删除停止并得到所述原始语句的语义内容；所述预设条件为语句的属性风格概率不大于预设概率值或语句的长度不大于预设长度值； 将所述语义内容通过所述编码器进行映射，得到文本内容表征，并基于所述文本内容表征、目标属性风格和所述解码器得到目标风格语句； 所述将所述语义内容通过所述编码器进行映射，得到文本内容表征，并基于所述文本内容表征、目标属性风格和所述解码器得到目标风格语句，包括： 将所述语义内容通过所述编码器映射到隐层空间，得到所述文本内容表征； 将所述文本内容表征和预设置的目标风格语句对应的所述目标属性风格输入到所述解码器中得到所述目标风格语句。

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