[发明专利]基于异构图网络的摘要抽取方法、装置、终端设备及介质

权利要求书

1.一种基于异构图网络的摘要抽取方法，其特征在于，所述摘要抽取方法包括：

获取待抽取文档中每个句子的句向量和位置信息；

根据任意两个句子的句向量，得到对应句子间的句子相似度；

将句子作为节点，根据句子间的句子相似度和每个句子的位置信息，对节点进行连接，得到异构图网络，其中，节点的信息为对应句子的句向量；

对所述异构图网络中每个节点的信息和连接关系进行重要程度分析，确定目标句子为所述待抽取文档的摘要句子，所述目标句子为重要程度大于阈值的节点对应的句子。

2.根据权利要求1所述的摘要抽取方法，其特征在于，所述根据句子间的句子相似度和每个句子的位置信息，对节点进行连接包括：

将所述句子相似度大于相似度阈值的两个句子对应的节点进行连接；

将所述位置信息表征处于同一段落的任意两个句子对应的节点进行连接。

3.根据权利要求1所述的摘要抽取方法，其特征在于，在所述获取待抽取文档中每个句子的句向量和位置信息之前，还包括：

对所述待抽取文档进行文本切分，得到所述待抽取文档中的每个句子以及句子所处段落，将句子所处的段落作为该句子的位置信息；

提取每个句子的特征向量，得到对应句子的句向量。

4.根据权利要求1所述的摘要抽取方法，其特征在于，所述根据任意两个句子的句向量，得到对应句子间的句子相似度包括：

根据任意两个句子的句向量，得到对应句子间的向量相似度；

根据所述的任意两个句子中的词，得到所述的对应句子间的词语相似度；

计算句子间的向量相似度与词语相似度的加权平均值，确定所述加权平均值为对应句子间的句子相似度。

5.根据权利要求4所述的摘要抽取方法，其特征在于，所述根据所述的任意两个句子中的词，得到所述的对应句子间的词语相似度包括：

获取两个句子中相同的词的个数和两个句子中每个句子的词的个数；

根据所述两个句子中相同的词的个数和所述两个句子中每个句子的词的个数，得到两个句子的句子间的词语相似度。

6.根据权利要求1所述的摘要抽取方法，其特征在于，所述确定目标句子为所述待抽取文档的摘要句子包括：

检测所述目标句子中句子数量是否大于预设值；

若检测到所述目标句子中句子数量大于预设值，则对所述目标句子中每个句子的重要程度按照从大到小排序，确定排列在前N位的句子为所述待抽取文档的摘要句子，N为大于零的整数。

7.根据权利要求1至6任一项所述的摘要抽取方法，其特征在于，所述对所述异构图网络中每个节点的信息和连接关系进行重要程度分析，确定目标句子为所述待抽取文档的摘要句子，所述目标句子为重要程度大于阈值的节点对应的句子包括：

使用GraphSAGE算法对所述异构图网络中每个节点的信息和连接关系进行重要程度分析，输出重要程度大于阈值的目标节点，所述目标节点对应的句子为目标句子；

确定目标句子为所述待抽取文档的摘要句子。

8.一种基于异构图网络的摘要抽取装置，其特征在于，所述摘要抽取装置包括：

信息获取模块，用于获取待抽取文档中每个句子的句向量和位置信息；

句子相似度确定模块，用于根据任意两个句子的句向量，得到对应句子间的句子相似度；

异构图构建模块，用于将句子作为节点，根据句子间的句子相似度和每个句子的位置信息，对节点进行连接，得到异构图网络，其中，节点的信息为对应句子的句向量；

摘要抽取模块，用于对所述异构图网络中每个节点的信息和连接关系进行重要程度分析，确定目标句子为所述待抽取文档的摘要句子，所述目标句子为重要程度大于阈值的节点对应的句子。

9.一种终端设备，其特征在于，所述终端设备包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的摘要抽取方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的摘要抽取方法。