[发明专利]摘要文本生成方法、装置、存储介质和计算机设备

权利要求书

1.一种摘要文本生成方法，包括：

获取范式化文本及相应的类别标签，所述类别标签用于对不同范式的文件划分类别，不同类别标签的文件具有不同的范式；

查询所述类别标签所对应的预设的范式特征；

按照所述范式特征从所述范式化文本中提取关键文本；

识别所述范式化文本所属的文本类别，所述文本类别是所述范式化文本的文本内容对应的类别；所述文本类别与所述类别标签不同；

按照所述文本类别所对应的模板将提取的关键文本拼合，得到摘要文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取范式化文本及相应的类别标签，包括：

监测公告文件源；

当监测到公告文件源新增公告文件时，则获取新增的所述公告文件；

从所述公告文件中提取范式化文本；

读取与所述公告文件关联的类别标签。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键文本包括关键段落、关键整句和关键半句中的至少一种；所述按照所述范式特征从所述范式化文本中提取关键文本，包括：

当所述范式特征包括关键段落在所述范式化文本中的段落位置时，按照所述段落位置从所述范式化文本中提取关键段落；

当所述范式特征包括序列文本提示词时，从所述范式化文本中与所述序列文本提示词对应的位置处提取关键整句；

当所述范式特征包括关键词时，从所述范式化文本中提取包括所述关键词的关键半句。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照所述段落位置从所述范式化文本中提取关键段落，包括：

筛选从所述范式化文本中所述段落位置处拆分出的第一半句；

获取与筛选出的第一半句相应的权重值；

在筛选出的第一半句中确定权重值满足第一预设条件的第一半句；

将满足第一预设条件且连续的第一半句形成关键段落。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述范式化文本中与所述序列文本提示词对应的位置处提取关键整句，包括：

筛选所述范式化文本中与所述序列文本提示词对应的第二半句；

获取与筛选出的第二半句相应的权重值；

在筛选出的第二半句中确定权重值满足第二预设条件的第二半句；

将满足第二预设条件且连续的所述第二半句形成关键整句。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述从所述范式化文本中提取包括所述关键词的关键半句，包括：

在从所述范式化文本中拆分出的半句中，筛选包括所述关键词的第三半句；

获取与筛选出的第三半句相应的权重值；

将权重值满足第三预设条件的所述第三半句作为关键半句。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述识别所述范式化文本所属的文本类别，包括：

从所述范式化文本中筛选属于预设词集的词；

根据筛选出的词识别所述范式化文本所属的文本类别。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据筛选出的词识别所述范式化文本所属的文本类别，包括：

获取筛选出的词对于所述范式化文本的重要程度；

根据所述重要程度构建表示所述范式化文本的文本向量；

将所述文本向量输入已训练的机器学习模型，得到文本类别。

9.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述识别所述范式化文本所属的文本类别，包括：

对所述范式化文本进行分类，获得初分类结果；

获取所述初分类结果所对应的历史数据；

比对所述范式化文本和所述历史数据，得到比对结果；

在所述比对结果满足第四预设条件时，将所述初分类结果作为所述范式化文本所属的文本类别。