[發明專利]摘要生成方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202210374056.8
• 申請日: 2022-04-11
• 公開（公告）號: CN114817523A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 杜江楠;李劍鋒
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/34
• 分類號: G06F16/34;G06F40/279;G06F40/30
• 代理公司: 深圳市力道知識產權代理事務所(普通合伙) 44507
• 代理人: 鄭永敏

本申請涉及人工智能領域，通過根據標題文本與正文語句集合進行語句提取獲得關鍵語句，并根據關鍵語句與標題文本輸入摘要生成模型進行摘要生成，不僅可以減少輸入摘要生成模型的語句，而且還增加了標題文本進行摘要生成，提高了生成摘要的準確性。涉及一種摘要生成方法、裝置、計算機設備和存儲介質，該方法包括：獲取待生成摘要的目標文本，目標文本包括標題文本與包含至少一個語句的正文語句集合；根據標題文本與正文語句集合進行語句提取，獲得正文語句集合對應的關鍵語句；基于摘要生成模型，根據關鍵語句與標題文本進行摘要生成，獲得目標文本對應的目標摘要信息。此外，本申請還涉及區塊鏈技術，摘要生成模型可存儲于區塊鏈中。

技術領域

本申請涉及人工智能、文字處理領域，尤其涉及一種摘要生成方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

由于長文本的篇幅比較長，為了便于用戶閱讀，通常需要對長文本進行摘要概括。隨著信息的爆炸式增長，長文本的數量不斷增加而且需要實時更新，人工編寫摘要無法做到實時更新，因此如何自動生成長文本的摘要尤為重要。

在現有技術中，通常是通過神經網絡模型抽取長文本中重要的句子作為一篇摘要。但是神經網絡模型對輸入文本的長度有要求，神經網絡模型無法很好地處理超過最大處理長度的文本，無法準確地生成摘要。若擴充了神經網絡模型的最大處理長度，但會存在長距離依賴關系的問題，導致神經網絡模型生成摘要的準確性較低。

因此，如何提高摘要生成的準確性成為亟需解決的問題。

發明內容

本申請提供了一種摘要生成方法、裝置、計算機設備和存儲介質，通過根據標題文本與正文語句集合進行語句提取獲得關鍵語句，并根據關鍵語句與標題文本輸入摘要生成模型進行摘要生成，不僅可以減少輸入摘要生成模型的語句，而且還增加了標題文本進行摘要生成，提高了生成摘要的準確性。

第一方面，本申請提供了一種摘要生成方法，所述方法包括：

獲取待生成摘要的目標文本，所述目標文本包括標題文本與包含至少一個語句的正文語句集合；

根據所述標題文本與所述正文語句集合進行語句提取，獲得所述正文語句集合對應的關鍵語句；

基于摘要生成模型，根據所述關鍵語句與所述標題文本進行摘要生成，獲得所述目標文本對應的目標摘要信息。

第二方面，本申請還提供了一種摘要生成裝置，所述裝置包括：

文本獲取模塊，用于獲取待生成摘要的目標文本，所述目標文本包括標題文本與包含至少一個語句的正文語句集合；

語句提取模塊，用于根據所述標題文本與所述正文語句集合進行語句提取，獲得所述正文語句集合對應的關鍵語句；

摘要生成模塊，用于基于摘要生成模型，根據所述關鍵語句與所述標題文本進行摘要生成，獲得所述目標文本對應的目標摘要信息。

第三方面，本申請還提供了一種計算機設備，所述計算機設備包括存儲器和處理器；

所述存儲器，用于存儲計算機程序；

所述處理器，用于執行所述計算機程序并在執行所述計算機程序時實現如上述的摘要生成方法。

第四方面，本申請還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使所述處理器實現如上述的摘要生成方法。