公开(公告)号：CN117932046A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202311394753.0

申请日：2023-10-25

Applicant: 三星SDS株式会社 ,  首尔大学校产学协力团

Inventor： 尹晟老 ,  黄峰奎 ,  金柱东 ,  尹在雄 ,  李现济 ,  崔玄真 ,  宋宗润 ,  朴鲁逸 ,  曺诚皓 ,  权宁俊

IPC: G06F16/34 ,  G06F40/242 ,  G06F40/284 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本公开提供摘要生成方法及其系统。根据本公开的一些实施例的摘要生成方法可以包括如下步骤：利用第一文本样本和对应于第一文本样本的第一摘要计算针对摘要模型的似然损失(likelihood loss)；利用第二文本样本和第一摘要计算针对摘要模型的非似然损失(unlikelihood loss)；以及基于似然损失和非似然损失来更新摘要模型。根据这种方法，通过使摘要模型以抑制非似然损失变更所输入的原始文本的主要内容或追加新的内容的方式进行学习，从而可以生成高质量的摘要(例如，对原始文本的事实一致性高的摘要)。

公开(公告)号：CN113591455A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110108227.8

申请日：2021-01-27

Applicant: 三星SDS株式会社

Inventor： 曹诚皓 ,  权宁俊 ,  闵胜载 ,  金珠同 ,  黄峰奎 ,  尹在雄 ,  李现济 ,  崔玄真

IPC: G06F40/211 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 公开了一种句子特征向量嵌入装置以及方法。根据一实施例的句子特征向量嵌入装置包括：句子获取部，获取包括一个以上的词语的第一句子以及第二句子；向量提取部，将所述第一句子以及所述第二句子中的每个单独地输入到特征提取网络，来提取与所述第一句子对应的第一特征向量以及与所述第二句子对应的第二特征向量；以及向量压缩部，将所述第一特征向量以及所述第二特征向量中的每个单独地输入到基于卷积神经网络的向量压缩网络，来将所述第一特征向量以及所述第二特征向量分别压缩为第一压缩向量以及第二压缩向量。