[發明專利]一種答案文本的摘要提取方法及裝置、電子設備及介質

在審

• 申請號: 202110881696.3
• 申請日: 2021-08-02
• 公開（公告）號: CN113688231A
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 花新宇;代文;陳帥
• 申請（專利權）人: 北京小米移動軟件有限公司;北京小米松果電子有限公司
• 主分類號: G06F16/34
• 分類號: G06F16/34;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/205;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京善任知識產權代理有限公司 11650
• 代理人: 李梅香

本申請實施例提供了一種答案文本的摘要提取方法、裝置、電子設備及介質，所述方法包括：獲取第一文本長度的第一答案文本；根據所述第一答案文本的文本類型和/或第一文本長度，從多個備選模型中確定目標模型；使用所述目標模型處理所述第一答案文本，得到第二文本長度的第二答案文本，其中，所述第二文本長度短于所述第一文本長度，且所述第二答案文本與所述第一答案文本的主旨含義相同。

技術領域

本申請涉及自然語言處理技術領域，尤其涉及一種答案文本的摘要提取方法及裝置、電子設備及介質。

背景技術

隨著互聯網的普及，人們越來越多地在互聯網上搜索問題的答案信息。而互聯網返回的往往是大量匹配后的答案信息，需要花費大量的時間進行瀏覽以識別有效的答案，用戶體驗差。

因此，對答案信息進行摘要提取變得尤為重要。

發明內容

有鑒于此，本公開實施例提供了一種答案文本的摘要提取方法及裝置、電子設備及存儲介質。

根據本公開實施例的第一方面，提供一種答案文本的摘要提取方法，包括：

獲取第一文本長度的第一答案文本；

根據所述第一答案文本的文本類型和/或第一文本長度，從多個備選模型中確定目標模型；

使用所述目標模型處理所述第一答案文本，得到第二文本長度的第二答案文本，其中，所述第二文本長度短于所述第一文本長度，且所述第二答案文本與所述第一答案文本的主旨含義相同。

在一個實施例中，所述備選模型包括以下至少之一：

生成式模型，用于基于所述第一答案文本的內容，生成所述第二答案文本；

抽取式模型，提取所述第一答案文本中已經存在的至少一個關鍵詞和/或關鍵句，形成所述第二答案文本；

綜合模型，包括先后設置的所述抽取式模型和所述生成式模型，用于將所述第一答案文本依次經所述抽取式模型和所述生成式模型處理后，形成所述第二答案文本。

在一個實施例中，所述根據所述第一答案文本的文本類型和/或第一文本長度，從多個備選模型中確定目標模型，包括以下至少之一：

若所述第一答案文本的文本類型為第一文本類型且所述第一文本長度位于第一區間范圍，確定所述目標模型為所述生成式模型；

若所述第一答案文本為第一文本類型且所述第一文本長度位于第二區間范圍，確定所述目標模型為所述抽取式模型；

若所述第一答案文本為第一文本類型且所述第一文本長度位于第三區間范圍，確定所述目標模型為所述綜合模型；

其中，所述第二區間范圍的最小值大于等于所述第一區間范圍的最大值，所述第三區間范圍的最小值大于等于所述第二區間范圍的最大值。

在一個實施例中，所述根據所述第一答案文本的文本類型和/或第一文本長度，從多個備選模型中確定目標模型，還包括：

若所述第一答案文本為第二文本類型或第三文本類型，且所述第一文本長度位于第四區域范圍，確定所述目標模型為所述抽取式模型。

在一個實施例中，所述生成式模型，用于基于所述第一答案文本的內容，生成所述第二答案文本，包括：

對所述第一答案文本進行分詞處理，確定所述第一答案文本中的分詞位置；

在所述第一答案文本中的分詞位置處插入預定的分隔符；

將插入有所述分隔符的第一答案文本輸入到所述生成式模型中，得到所述第二答案文本。

在一個實施例中，所述生成式模型為基于Transformers的雙向編碼器BERT的語言模型。