[發明專利]紀要處理方法、裝置、設備和存儲介質在審
| 申請號: | 202110180583.0 | 申請日: | 2021-02-08 |
| 公開(公告)號: | CN112861510A | 公開(公告)日: | 2021-05-28 |
| 發明(設計)人: | 鄭翔;楊晶生;錢程;熊夢園;陳可蓉;莊輝玲 | 申請(專利權)人: | 北京字跳網絡技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F40/205 | 分類號: | G06F40/205;G06F40/279;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京開陽星知識產權代理有限公司 11710 | 代理人: | 阮改燕 |
| 地址: | 100190 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 紀要 處理 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種紀要處理方法,其特征在于,包括:
獲取待處理文本;
基于預設紀要類別,對所述待處理文本進行紀要提取,確定出屬于各所述預設紀要類別的紀要語句;
從所述待處理文本中確定與所述紀要語句相關聯的其他語句,并存儲各所述紀要語句與相應其他語句之間的關聯關系。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述預設紀要類別包括任務規劃類別、文本結論類別和文本主題類別中的至少一個。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于預設紀要類別,對所述待處理文本進行紀要提取,確定出屬于各所述預設紀要類別的紀要語句包括:
對所述待處理文本中的每個語句進行向量化處理,確定相應語句的向量化結果;
將各所述向量化結果輸入預先訓練的文本識別模型,并根據模型輸出結果確定出屬于各所述預設紀要類別的紀要語句;其中,所述文本識別模型用于識別所述語句是否屬于其中一個預設紀要類別。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,所述文本識別模型為機器學習模型;所述機器學習模型的訓練樣本為多個包含類別指示詞的語句,所述類別指示詞用于指示語句所屬的預設紀要類別。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于預設紀要類別,對所述待處理文本進行紀要提取,確定出屬于各所述預設紀要類別的紀要語句包括:
基于所述預設紀要類別對應的類別指示詞,對所述待處理文本進行文本匹配,并根據匹配結果確定出屬于各所述預設紀要類別的紀要語句。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述從所述待處理文本中確定與所述紀要語句相關聯的其他語句包括:
基于所述待處理文本中各語句在文本中的位置和各所述紀要語句在所述待處理文本中的位置,確定與每個所述紀要語句對應的所述其他語句;和/或,
基于所述待處理文本中各語句的向量化結果和各所述紀要語句的向量化結果,確定與每個所述紀要語句對應的所述其他語句。
7.一種紀要處理方法,其特征在于,包括:
獲取待處理文本中各預設紀要類別對應的紀要語句,其中,所述紀要語句是按照各所述預設紀要類別對所述待處理文本進行紀要提取而獲得;
顯示各所述預設紀要類別和相應預設紀要類別下的各所述紀要語句;
響應于檢測到關聯顯示指令,基于所述關聯顯示指令對應的目標紀要語句、以及各所述紀要語句與所述待處理文本中其他語句之間的關聯關系,顯示所述目標紀要語句關聯的所述其他語句。
8.根據權利要求7所述的方法,其特征在于,所述檢測到關聯顯示指令包括:
若檢測到用戶對所述目標紀要語句的語句觸發操作,則將所述語句觸發操作對應的指令確定為所述關聯顯示指令。
9.根據權利要求7所述的方法,其特征在于,所述檢測到關聯顯示指令包括:
若檢測到用戶對所述目標紀要語句處的關聯顯示控件的控件觸發操作,則將所述控件觸發操作對應的指令確定為所述關聯顯示指令。
10.根據權利要求7所述的方法,其特征在于,所述顯示所述目標紀要語句關聯的所述其他語句包括以下至少一者:
在所述目標紀要語句的下方顯示所述目標紀要語句關聯的所述其他語句;
在所述目標紀要語句對應的下拉框中顯示所述目標紀要語句關聯的所述其他語句;
在新的懸浮窗口中顯示所述目標紀要語句關聯的所述其他語句;
在所述待處理文本中突出顯示所述目標紀要語句關聯的所述其他語句。
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