[发明专利]文本摘要生成方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202310014711.3 | 申请日: | 2023-01-05 |
公开(公告)号: | CN115964477A | 公开(公告)日: | 2023-04-14 |
发明(设计)人: | 韩红旗;易梦琳;李琳娜;刘志辉 | 申请(专利权)人: | 中国科学技术信息研究所 |
主分类号: | G06F16/34 | 分类号: | G06F16/34;G06F40/205;G06F40/284;G06F18/22 |
代理公司: | 北京市立方律师事务所 11330 | 代理人: | 张筱宁 |
地址: | 100038*** | 国省代码: | 北京;11 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 文本 摘要 生成 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种文本摘要生成方法,其特征在于,包括:
获取待生成摘要的文本;
对所述文本进行切分,得到各个摘要组成要素分别对应的文本内容;
针对每个摘要组成要素对应的文本内容,对所述文本内容进行抽取,得到所述文本内容对应的候选语句集;
对各个文本内容分别对应的候选语句集进行组合,生成所述文本对应的文本摘要。
2.根据权利要求1所述的文本摘要生成方法,其特征在于,所述对所述文本进行切分,得到各个摘要组成要素分别对应的文本内容,包括:
确定所述文本中的子标题所属的摘要组成要素;
将所述子标题所属的摘要组成要素作为所述子标题对应的文本段所属的摘要组成要素;
针对每个摘要组成要素,将所述摘要组成要素对应的至少一个文本段组合为所述摘要组成要素对应的文本内容。
3.根据权利要求2所述的文本摘要生成方法,其特征在于,所述确定所述文本中的子标题所属的摘要组成要素,包括:
采用各个摘要组成要素分别对应的正则表达式,识别出所述子标题所属的摘要组成要素。
4.根据权利要求3所述的文本摘要生成方法,其特征在于,所述各个摘要组成要素分别对应的正则表达式是基于如下方式确定的:
针对每个摘要组成要素,获取所述摘要组成要素对应的多个特征词;
基于所述多个特征词,构建所述摘要组成要素对应的正则表达式。
5.根据权利要求1所述的文本摘要生成方法,其特征在于,所述对所述文本内容进行抽取,得到所述文本内容对应的候选语句集,包括:
对所述文本内容进行分句处理,得到所述文本内容对应的多个语句;
确定各个语句分别对应的权重;所述权重用于表征所述语句的重要程度;
根据所述各个语句分别对应的权重,从所述各个语句中抽取出多个候选语句,将所述多个候选语句的集合作为候选语句集。
6.根据权利要求5所述的文本摘要生成方法,其特征在于,所述确定各个语句分别对应的权重,包括:
针对每个语句,基于预设的调整系数扩大所述语句的第一关键词相关系数,生成第二关键词相关系数;
基于所述第二关键词相关系数和所述语句的语句相似度,确定所述语句对应的权重;
其中,所述第一关键词相关系数用于表征所述语句与所述文本的关键词之间的相关程度;
所述语句相似度用于表征所述语句与其他语句之间的相似程度;所述其他语句为所述语句对应的文本内容中除所述语句之外的语句。
7.根据权利要求6所述的文本摘要生成方法,其特征在于,所述基于所述第二关键词相关系数和所述语句的语句相似度,确定所述语句对应的权重,包括:
将预设的初始系数与所述第二关键词相关系数之和作为相似度系数;
基于所述相似度系数与所述语句的语句相似度,确定所述语句对应的权重。
8.根据权利要求1所述的文本摘要生成方法,其特征在于,所述对各个文本内容分别对应的候选语句集进行组合,生成所述文本对应的摘要,包括:
针对每个文本内容对应的候选语句集,按照所述候选语句集中各个候选语句在所述文本内容中的出现顺序,对所述各个候选语句进行排序,将排序好的各个候选语句构成的文本作为所述文本内容对应的摘要片段;
按照所述各个文本内容分别对应的摘要组成要素的次序,对所述各个文本内容分别对应的摘要片段进行排序,将排序好的各个摘要片段构成的文本作为所述文本对应的摘要。
9.一种文本摘要生成装置,其特征在于,包括:
文本获取模块,用于获取待生成摘要的文本;
文本切分模块,用于对所述文本进行切分,得到各个摘要组成要素分别对应的文本内容;
候选语句集确定模块,用于针对每个摘要组成要素对应的文本内容,对所述文本内容进行抽取,得到所述文本内容对应的候选语句集;
摘要生成模块,用于对各个文本内容分别对应的候选语句集进行组合,生成所述文本对应的摘要。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学技术信息研究所,未经中国科学技术信息研究所许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310014711.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。