[發明專利]一種公文智能生成方法及系統有效
| 申請號: | 202310083938.3 | 申請日: | 2023-02-09 |
| 公開(公告)號: | CN115795028B | 公開(公告)日: | 2023-07-18 |
| 發明(設計)人: | 姜同慶;張翼飛;岳明;田凌云;韓寶申;高建新;高彥釗;趙寧 | 申請(專利權)人: | 山東政通科技發展有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/34 | 分類號: | G06F16/34 |
| 代理公司: | 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221 | 代理人: | 王雪 |
| 地址: | 250000 山東省濟*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 公文 智能 生成 方法 系統 | ||
本發明屬于基于特定計算模型的計算機系統領域,提供了一種公文智能生成方法及系統。該方法包括,獲取需要生成的公文種類和需要生成的所有主題;基于需要生成的公文種類和需要生成的第一主題,采用訓練好的GPT2_Chinese模型,生成第一階段文本;基于第一階段文本,采用textRank算法,提取第一階段文本概要;基于需要生成的公文種類、需要生成的第K主題和第K?1階段文本概要,采用訓練好的GPT2_Chinese模型,生成第K階段文本;基于第K階段文本,采用textRank算法,提取第K階段文本概要;重復文本生成和概要提取的過程,直到生成最后階段的文本;將所有階段的文本進行拼接,生成公文。
技術領域
本發明屬于基于特定計算模型的計算機系統領域,尤其涉及一種公文智能生成方法及系統。
背景技術
本部分的陳述僅僅是提供了與本發明相關的背景技術信息,不必然構成在先技術。
目前國內外文本生成技術主要集中于基于深度學習方法的學術研究。其中基于Transformer解碼器的各類模型通過海量無監督的數據預訓練模型,生成的文本在上下文連貫和情感表達上超出其他模型的表現,使之成為文本生成的主要技術之一。
但是目前的生成系統存在生成種類單一、側重主題有限和段落間關聯性差的弊病。不利于公文類創作,無法滿足日益增長的公文寫作需求。
發明內容
本發明提供一種公文智能生成方法及系統,其結構簡單,能夠解決公文種類繁多,側重主題不同和段落間關聯性差的生成問題,滿足用戶需求。
為了實現上述目的,本發明采用如下技術方案:
本發明的第一個方面提供一種公文智能生成方法。
一種公文智能生成方法,包括:
獲取需要生成的公文種類和需要生成的所有主題;
基于需要生成的公文種類和需要生成的第一主題,采用訓練好的GPT2_Chinese模型,生成第一階段文本;基于第一階段文本,采用textRank算法,提取第一階段文本概要;
基于需要生成的公文種類、需要生成的第K主題和第K-1階段文本概要,采用訓練好的GPT2_Chinese模型,生成第K階段文本;基于第K階段文本,采用textRank算法,提取第K階段文本概要;
重復文本生成和概要提取的過程,直到生成最后階段的文本;
將所有階段的文本進行拼接,生成公文。
本發明的第二個方面提供一種公文智能生成系統。
一種公文智能生成系統,包括:
輸入模塊,其被配置為:獲取需要生成的公文種類和需要生成的所有主題;
生成模塊,其被配置為:基于需要生成的公文種類和需要生成的第一主題,采用訓練好的GPT2_Chinese模型,生成第一階段文本;基于第一階段文本,采用textRank算法,提取第一階段文本概要;基于需要生成的公文種類、需要生成的第K主題和第K-1階段文本概要,采用訓練好的GPT2_Chinese模型,生成第K階段文本;基于第K階段文本,采用textRank算法,提取第K階段文本概要;重復文本生成和概要提取的過程,直到生成最后階段的文本;將所有階段的文本進行拼接,生成公文。
本發明的第三個方面提供一種計算機可讀存儲介質。
一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,該程序被處理器執行時實現如上述第一個方面所述的公文智能生成方法中的步驟。
本發明的第四個方面提供一種計算機設備。
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