[发明专利]中文语句简化方法和装置

权利要求书

1.一种中文语句简化方法，包括：

对接收的文本序列进行分词处理得到分词序列；

经由训练后的编码器对所述分词序列进行编码处理生成语义向量；

经由训练后的解码器对所述语义向量进行解码处理生成简化输出序列，其中所述编码器和所述解码器均为LSTM模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，分词序列表示如下：x＝(x₁，x₂，…，x_T，x_T+1)，其中T表示句子长度，x_T+1表示句子结束符号；

编解码的过程包括：

LSTM模型读取x＝(x₁，x₂，…，x_T，x_T+1)，并生成y＝(y₁，y₂，…，y_T′，y_T′+1)作为输出语句，其中，T′是句子长度，且T′≤T，y_T′+1表示句子结束符号。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，LSTM模型的目的是估计条件概率：

其中，所述语义向量c是LSTM模型中最后一个隐藏层获得的输入序列(x₁，x₂，…，x_T，x_T+1)的固定长度的向量表达。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，编码的过程包括：

使用一个LSTM模型进行语义向量生成：

h_t＝f(x_t，h_t-1)，

其中，f是非线性激活函数，h_t-1是上一隐节点输出，x_t是当前时刻的输入。

5.根据权利要求4所述的方法，其中解码的过程包括：

使用另一个LSTM模型通过当前隐状态h_t来预测当前的输出符号y_t，其中，h_t和y_t都与其前一个隐状态和输出有关：

h_t＝f(h_t-1，y_t-1，c)，

(y_t|c，y₁，…，y_t-1)＝g(h_t，y_t-1，c)。

6.一种中文语句简化装置，包括：

分词模块，配置为对接收的文本序列进行分词处理得到分词序列；

编码模块，配置为经由训练后的编码器对所述分词序列进行编码处理生成语义向量；

解码模块，配置为经由训练后的解码器对所述语义向量进行解码处理生成简化输出序列，其中所述编码器和所述解码器均为LSTM模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，分词序列表示如下：x＝(x₁，x₂，…，x_T，x_T+1)，其中T表示句子长度，x_T+1表示句子结束符号；

编解码的过程包括：

LSTM模型读取x＝(x₁，x₂，…，x_T，x_T+1)，并生成y＝(y₁，y₂，…，y_T′，y_T′+1)作为输出语句，其中，T′是句子长度，且T′≤T，y_T′+1表示句子结束符号。