[发明专利]关键词生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种关键词生成方法，包括：

对目标文本进行分词处理，得到词语集合；

生成所述词语集合中每个词语的词向量，得到词向量集合；

基于所述词向量集合，生成文本向量；

基于所述词语集合、所述词向量集合和所述文本向量，生成关键词；

所述对目标文本进行分词处理，得到词语集合，包括：基于预设词表，对所述目标文本进行分词处理，得到词语集合，所述预设词表基于行业类别预先构建；

所述生成所述词语集合中每个词语的词向量，得到词向量集合，包括：将所述词语集合中每个词语输入至预先训练的深度学习网络，得到每个词语的词向量，组成词向量集合，所述深度学习网络为BERT中文模型；

所述基于所述词向量集合，生成文本向量，包括：将所述词向量集合输入至所述深度学习网络，生成所述文本向量；

所述基于所述词语集合、所述词向量集合和所述文本向量，生成关键词，包括：确定所述词语集合中每个词语的词性，得到词性集合，词性包括名词、动词、形容词、行业词；基于所述词性集合和预设权重，为所述词语集合中的每个词语添加词性权重，得到词性权重集合；确定所述词向量集合中每个词向量与所述文本向量的余弦值，得到余弦值集合，所述余弦值通过确定词向量与文本向量的余弦夹角得到；

基于所述余弦值集合，为所述词语集合中的每个词语添加语义权重，得到语义权重集合；基于所述词性权重集合和所述语义权重集合，生成关键词；

所述基于所述词语集合、所述词向量集合和所述文本向量，生成关键词，包括：基于所述词性权重集合和所述语义权重集合，确定所述词语集合中每个词语的总权重，得到总权重集合，其中，所述总权重为词语的词性权重和语义权重之和；基于所述总权重集合，对所述词语集合中的词语按照总权重由大到小的顺序进行排序，得到词语序列；从所述词语序列中选择词语，以及将所述词语确定为关键词。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述关键词推送至具有显示功能的目标设备，以及控制所述目标设备显示所述关键词。

3.一种关键词生成装置，包括：

分词单元，被配置成对目标文本进行分词处理，得到词语集合；

第一生成单元，被配置成生成所述词语集合中每个词语的词向量，得到词向量集合；

第二生成单元，被配置成基于所述词向量集合，生成文本向量；

第三生成单元，被配置成基于所述词语集合、所述词向量集合和所述文本向量，生成关键词；

所述对目标文本进行分词处理，得到词语集合，包括：基于预设词表，对所述目标文本进行分词处理，得到词语集合，所述预设词表基于行业类别预先构建；

所述生成所述词语集合中每个词语的词向量，得到词向量集合，包括：将所述词语集合中每个词语输入至预先训练的深度学习网络，得到每个词语的词向量，组成词向量集合，所述深度学习网络为BERT中文模型；

所述基于所述词向量集合，生成文本向量，包括：将所述词向量集合输入至所述深度学习网络，生成所述文本向量；

所述基于所述词语集合、所述词向量集合和所述文本向量，生成关键词，包括：确定所述词语集合中每个词语的词性，得到词性集合，词性包括名词、动词、形容词、行业词；基于所述词性集合和预设权重，为所述词语集合中的每个词语添加词性权重，得到词性权重集合；确定所述词向量集合中每个词向量与所述文本向量的余弦值，得到余弦值集合，所述余弦值通过确定词向量与文本向量的余弦夹角得到；

基于所述余弦值集合，为所述词语集合中的每个词语添加语义权重，得到语义权重集合；基于所述词性权重集合和所述语义权重集合，生成关键词；

所述基于所述词语集合、所述词向量集合和所述文本向量，生成关键词，包括：基于所述词性权重集合和所述语义权重集合，确定所述词语集合中每个词语的总权重，得到总权重集合，其中，所述总权重为词语的词性权重和语义权重之和；基于所述总权重集合，对所述词语集合中的词语按照总权重由大到小的顺序进行排序，得到词语序列；从所述词语序列中选择词语，以及将所述词语确定为关键词。