[發明專利]文本摘要的生成方法、裝置、終端設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011228728.1
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112347758A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 張煒
• 申請（專利權）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06F40/211
• 分類號: G06F40/211;G06F40/268;G06F40/284;G06F16/33;G06F16/34
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 梁立耀

本申請適用于人工智能技術領域，提供了一種文本摘要的生成方法、裝置、終端設備及存儲介質，方法包括：基于待處理文本中單詞的TFIDF權重，對待處理文本中單詞對應的目標詞向量進行加權，得到待處理文本的主題特征和待處理文本中每個句子的句子特征；根據主題特征與每個句子特征，計算待處理文本的文本主題與每個句子之間的相關度；根據與文本主題的相關度達到預設值的若干個目標句子，生成待處理文本的文本摘要。本方法根據句子與主題之間的語義相關性，抽取出與主題相關度較高的句子作為候選摘要，保證抽取出的摘要能夠忠于文章原意，提高文本摘要的生成結果的準確度。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種文本摘要的生成方法、裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

文本摘要是以提供文本內容梗概為目的，能夠簡明、確切地記述文本重要內容的短文，其可以幫助用戶在不閱讀全文的情況下，快速了解文本的核心內容。目前文本摘要的生成方法主要基于seq2seq算法的生成式方法。

在相關技術中，生成式方法根據原文內容，通過摘要生成模型生成文本摘要，但摘要生成模型需要人工標注大量標準摘要用于模型訓練，導致成本非常高，以及生成式方法得到的文本摘要并非來自于原文原句，所以不一定能夠準確表達原文原意。可見，目前文本摘要的生成方法存在生成結果準確度較低的問題。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供了一種文本摘要的生成方法、裝置、終端設備及計算機可讀存儲介質，以解決現有技術中文本摘要的生成方式存在生成結果準確度低的問題。

本申請實施例的第一方面提供了一種文本摘要的生成方法，包括：

基于待處理文本中單詞的TFIDF權重，對待處理文本中單詞對應的目標詞向量進行加權，得到待處理文本的主題特征和待處理文本中每個句子的句子特征；

根據主題特征與每個句子特征，計算待處理文本的文本主題與每個句子之間的相關度；

根據與文本主題的相關度達到預設值的若干個目標句子，生成待處理文本的文本摘要。

本申請實施例提供的一種文本摘要的生成方法，通過待處理文本中單詞的TFIDF權重，對待處理文本中單詞對應的目標詞向量進行加權，得到待處理文本的主題特征和待處理文本中每個句子的句子特征，從而能夠在提取主題特征和句子特征時，針對重要詞匯進行加權，保證重要詞匯在生成最終主題特征或句子特征更加能夠表達待處理文本的文本語義。根據主題特征與每個句子特征，計算待處理文本的文本主題與每個句子之間的相關度，并根據與文本主題的相關度達到預設值的若干個目標句子，生成待處理文本的文本摘要，從而能夠根據句子與主題之間的語義相關性，抽取出與主題相關度較高的句子作為候選摘要，進而保證抽取出的摘要能夠忠于文章原意，提高文本摘要的生成結果的準確度。另外，本方法無須事先進行樣本標注，因而實施成本較低，具有較好的實用性。

本申請實施例的第二方面提供了一種文本摘要的生成裝置，包括：

加權模塊，用于基于待處理文本中單詞的TFIDF權重，對待處理文本中單詞對應的目標詞向量進行加權，得到待處理文本的主題特征和待處理文本中每個句子的句子特征；

計算模塊，用于根據主題特征與每個句子特征，計算待處理文本的文本主題與每個句子之間的相關度；

生成模塊，用于根據與文本主題的相關度達到預設值的若干個句子，生成待處理文本的文本摘要。

本申請實施例的第三方面提供了一種終端設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在終端設備上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現第一方案提供的文本摘要的生成方法的各步驟。

本申請實施例的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現第一方案提供的文本摘要的生成方法的各步驟。