[發明專利]關鍵詞生成模型的建模方法和裝置

在審

• 申請號: 201910090894.0
• 申請日: 2019-01-30
• 公開（公告）號: CN109902273A
• 公開（公告）日: 2019-06-18
• 發明（設計）人: 王健宗;賈雪麗
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F17/22
• 分類號: G06F17/22;G06F17/27
• 代理公司: 北京英特普羅知識產權代理有限公司 11015
• 代理人: 林彥之

1.一種關鍵詞生成模型的建模方法，其特征在于，包括：

獲取樣本數據，所述樣本數據包括樣本文本和所述樣本文本的M_i個樣本關鍵詞，所述樣本文本和每個樣本關鍵詞均為詞語序列，M_i為大于1的整數；

根據所述樣本文本和所述M_i個樣本關鍵詞，確定所述樣本數據對應的M_i個文本-關鍵詞對，所述M_i個文本-關鍵詞對中的第i個文本-關鍵詞對包括所述樣本文本和第i個樣本關鍵詞，i為大于0且小于或等于M_i的整數；

根據所述M_i個文本-關鍵詞對和編碼器-解碼器模型，建立所述關鍵詞生成模型，其中，所述編碼器-解碼器模型包括編碼器模型和解碼器模型，所述關鍵詞生成模型用于表示所述樣本文本中的詞語序列和樣本關鍵詞中的詞語序列之間的映射關系。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取目標文本，所述目標文本為詞語序列；

根據所述目標文本和所述關鍵詞生成模型，生成所述目標文本的目標關鍵詞。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述目標文本和所述關鍵詞生成模型，生成所述目標文本的目標關鍵詞，包括：

根據所述編碼器模型對所述目標文本進行編碼，得到隱藏表達式；

根據所述隱藏表達式和預設的非線性函數，得到上下文向量；

根據所述解碼器模型對所述上下文向量進行解編碼，得到所述目標關鍵詞。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述目標文本和所述關鍵詞生成模型，生成所述目標文本的目標關鍵詞，包括：

根據所述編碼器模型對所述目標文本進行編碼，得到隱藏表達式；

根據所述隱藏表達式和所述隱藏表達式中每個詞語序列的權重，得到上下文向量；

根據所述解碼器模型對所述上下文向量進行解編碼，得到所述目標關鍵詞。

5.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述編碼器模型和所述解碼器模型均為RNN。

6.根據權利要求1至4中任一項所述的方法，其特征在于，所述編碼器模型為GRU，所述解碼器模型為前向GRU。

7.一種關鍵詞生成模型的建模裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取樣本數據，所述樣本數據包括樣本文本和所述樣本文本的M_i個樣本關鍵詞，所述樣本文本和每個樣本關鍵詞均為詞語序列，M_i為大于1的整數；

確定單元，用于根據所述樣本文本和所述M_i個樣本關鍵詞，確定所述樣本數據對應的M_i個文本-關鍵詞對，所述M_i個文本-關鍵詞對中的第i個文本-關鍵詞對包括所述樣本文本和第i個樣本關鍵詞，i為大于0且小于或等于M_i的整數；

建立單元，用于根據所述M_i個文本-關鍵詞對和編碼器-解碼器模型，建立所述關鍵詞生成模型，其中，所述編碼器-解碼器模型包括編碼器模型和解碼器模型，所述關鍵詞生成模型用于表示所述樣本文本中的詞語序列和樣本關鍵詞中的詞語序列之間的映射關系。

8.根據權利要求7中所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括生成單元；

所述獲取單元還用于獲取目標文本，所述目標文本為詞語序列；

所述生成單元用于根據所述目標文本和所述關鍵詞生成模型，生成所述目標文本的目標關鍵詞。

9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器、顯示器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其中，所述存儲器、所述處理器以及所述顯示器之間通過內部連接通路互相通信，其特征在于，所述處理器控制所述顯示器執行所述計算機程序時實現上述權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，用于存儲計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現上述權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。