[發(fā)明專利]文檔摘要的獲取方法和裝置、存儲介質(zhì)及電子裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911052170.3
• 申請日: 2019-10-31
• 公開（公告）號: CN110825870B
• 公開（公告）日: 2023-07-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 童國烽;譚翊章
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/34
• 分類號: G06F16/34;G06F16/33
• 代理公司: 北京康信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11240
• 代理人: 周婷婷

1.一種文檔摘要的獲取方法，其特征在于，包括：

獲取待處理的初始問題信息和目標(biāo)文檔；

根據(jù)所述初始問題信息對所述目標(biāo)文檔執(zhí)行多輪的摘要抽取操作，得到目標(biāo)文檔摘要，其中，在執(zhí)行每輪的摘要抽取操作時，通過已執(zhí)行的一輪或多輪的摘要抽取操作獲取摘要抽取結(jié)果，進(jìn)而根據(jù)所述摘要抽取結(jié)果確定當(dāng)前輪的當(dāng)前問題信息，并根據(jù)所述當(dāng)前問題信息執(zhí)行當(dāng)前輪的摘要抽取操作，在執(zhí)行第1輪的摘要抽取操作時，所述第1輪的當(dāng)前問題信息為所述初始問題信息，所述根據(jù)所述摘要抽取結(jié)果確定當(dāng)前輪的當(dāng)前問題信息包括：將所述摘要抽取結(jié)果確定為所述當(dāng)前輪的當(dāng)前問題信息，或?qū)⑺稣槿〗Y(jié)果和所述初始問題信息進(jìn)行拼接，得到所述當(dāng)前輪的當(dāng)前問題信息；

輸出所述目標(biāo)文檔摘要，其中，所述目標(biāo)文檔摘要包括所述執(zhí)行每輪的摘要抽取操作得到的摘要抽取結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述初始問題信息對所述目標(biāo)文檔執(zhí)行多輪的摘要抽取操作，得到目標(biāo)文檔摘要，包括：

重復(fù)執(zhí)行N輪以下摘要抽取操作，其中，N為大于1的自然數(shù)：獲取當(dāng)前輪的當(dāng)前問題信息，其中，所述第1輪的當(dāng)前問題信息為所述初始問題信息，在第1輪之后的每一輪的當(dāng)前問題信息是根據(jù)已執(zhí)行的一輪或多輪的摘要抽取操作得到的文檔摘要抽取結(jié)果確定得到的當(dāng)前問題信息；

將所述當(dāng)前問題信息轉(zhuǎn)化為一組待處理的句子；

將所述一組待處理的句子和所述目標(biāo)文檔輸入到目標(biāo)摘要抽取模型，得到所述目標(biāo)摘要抽取模型輸出的當(dāng)前輪的摘要抽取結(jié)果，其中，所述摘要抽取結(jié)果包括所述目標(biāo)文檔中與所述一組待處理的句子匹配的目標(biāo)句子。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述摘要抽取結(jié)果和所述初始問題信息進(jìn)行拼接，得到所述當(dāng)前輪的當(dāng)前問題信息，包括：

將已執(zhí)行的上一輪的摘要抽取結(jié)果和所述初始問題信息進(jìn)行拼接，得到所述當(dāng)前輪的當(dāng)前問題信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述一組待處理的句子和所述目標(biāo)文檔輸入到目標(biāo)摘要抽取模型，得到所述目標(biāo)摘要抽取模型輸出的當(dāng)前輪的摘要抽取結(jié)果，包括：

在將所述一組待處理的句子和所述目標(biāo)文檔中每個字的字向量、位置向量和段向量輸入到所述目標(biāo)摘要抽取模型的情況下，通過所述目標(biāo)摘要抽取模型獲取所述目標(biāo)文檔中每個字作為所述目標(biāo)句子的起始位置的第一概率和作為所述目標(biāo)句子的結(jié)束位置的第二概率；

根據(jù)所述目標(biāo)文檔中每個字作為所述目標(biāo)句子的起始位置的第一概率和作為所述目標(biāo)句子的結(jié)束位置的第二概率，在所述目標(biāo)文檔中確定出所述目標(biāo)句子。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標(biāo)文檔中每個字作為所述目標(biāo)句子的起始位置的第一概率和作為所述目標(biāo)句子的結(jié)束位置的第二概率，在所述目標(biāo)文檔中確定出所述目標(biāo)句子，包括：

在所述目標(biāo)文檔中選取所述第一概率最高的第一字和所述第二概率最高的第二字，其中，所述第一字在所述目標(biāo)文檔中位于所述第二字之前；

將所述目標(biāo)句子確定為包括所述目標(biāo)文檔中所述第一字所在的第一句子到所述第二字所在的第二句子。

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述一組待處理的句子和所述目標(biāo)文檔輸入到目標(biāo)摘要抽取模型，得到所述目標(biāo)摘要抽取模型輸出的當(dāng)前輪的摘要抽取結(jié)果，包括：

在將所述一組待處理的句子和所述目標(biāo)文檔中每個詞的詞向量、位置向量和段向量輸入到所述目標(biāo)摘要抽取模型的情況下，通過所述目標(biāo)摘要抽取模型獲取所述目標(biāo)文檔中每個詞作為所述目標(biāo)句子的起始位置的第三概率和作為所述目標(biāo)句子的結(jié)束位置的第四概率；

根據(jù)所述目標(biāo)文檔中每個詞作為所述目標(biāo)句子的起始位置的第三概率和作為所述目標(biāo)句子的結(jié)束位置的第四概率，在所述目標(biāo)文檔中確定出所述目標(biāo)句子。