[发明专利]摘要抽取方法、装置、计算机设备及可读存储介质

说明书

本申请涉及一种摘要抽取方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过待抽取文本获取文本关键词图结构、文本句子相似度图结构、文本句子顺序图结构和句子位置信息的文本特征矩阵，文本关键词图结构、文本句子相似度图结构、文本句子顺序图结构叠加，得到文本特征的异质图结构，通过异质图结构和文本特征矩阵，得到摘要抽取结果。采用本方法能够获取到不同特征的图结构，通过不同特征的图结构构建多特征融合的异质图结构，进一步融合句子位置信息的文本特征矩阵实现文本摘要抽取，具体过程考虑了不同文本特征，能够应用于具有复杂结构的文本，并且可扩展性较好，从而提高了摘要抽取的准确度。

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种摘要抽取方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，信息处理技术的应用已经深入到生活的方方面面。比如，文本摘要抽取技术被广泛运用于自动抽取文本核心内容的场景下，还有类似的新闻摘要抽取、文章摘要抽取等。抽取到的文本在不丢失文本重要信息的基础上，组成可读性强、信息重要程度高的一段话，使得人们可以有效的降低阅读量，所以该技术在工业中应用较为广泛。

传统技术中，通过计算句子间的相关性构建文本图结构，以实现摘要抽取的目的。但是，传统的方法会导致摘要抽取结果的准确度较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种摘要抽取方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

一种摘要抽取方法，所述方法包括：

通过待抽取文本获取文本关键词图结构、文本句子相似度图结构、文本句子顺序图结构和句子位置信息的文本特征矩阵；

将所述文本关键词图结构、所述文本句子相似度图结构、所述文本句子顺序图结构叠加，得到文本特征的异质图结构；

通过所述异质图结构和所述文本特征矩阵，得到摘要抽取结果。

在其中一个实施例中，所述通过待抽取文本获取句子位置信息的文本特征矩阵，包括：

获取所述待抽取文本；

对所述待抽取文本进行编码，得到所述待抽取文本中各句子对应的原始句子向量；

获取所有原始句子向量对应的原始句子总数量；

通过所述原始句子总数量、预设句子数量阈值以及所述原始句子向量，计算待处理句子向量；

通过所述待处理句子向量以及所述待处理句子向量对应的句子长度，计算所述文本特征矩阵。

在其中一个实施例中，所述通过所述原始句子总数量、预设句子数量阈值以及所述原始句子向量，得到待处理句子向量，包括：

若所述原始句子总数量大于或等于预设句子数量阈值，则从所述原始句子向量中获取所述预设句子数量阈值个原始句子向量作为待处理句子向量；

若所述原始句子总数量小于预设句子数量阈值，则对所述原始句子向量进行补位处理，得到所述待处理句子向量，所述待处理句子向量的句子数量等于所述预设句子数量阈值。

在其中一个实施例中，所述通过待抽取文本获取文本关键词图结构、文本句子相似度图结构、文本句子顺序图结构，包括：

通过所述待抽取文本，确定两两句子中共现的关键词数量、两两句子中共现词的数量、所述待抽取文本中的关键词总数量、所述待抽取文本中各句子的长度、句子在所述待抽取文本中的位置；

通过所述两两句子中共现的关键词数量以及所述待抽取文本中的关键词总数量，构建所述文本关键词图结构；

通过所述两两句子中共现词的数量以及所述待抽取文本中各句子的长度，构建所述文本句子相似度图结构；