公开(公告)号：CN108897857B

公开(公告)日：2021-08-27

申请号：CN201810696452.6

申请日：2018-06-28

Applicant: 东华大学

Inventor： 宋晖 ,  刘栩彤 ,  戴龙其 ,  叶长晖 ,  岳万琛

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/258

Abstract: 本发明提供了一种面向领域的中文文本主题句生成方法，其特征在于，包括以下步骤：面向领域文本数据集，建立相应的领域知识图谱，应用深度神经网络模型对文本进行语义信息抽取，按照主题句式对文本进行分类，最终生成文本的主题句。本发明通过创建领域知识图谱的方法获得数据集概念模型和内容叙述模式特性，并利用深度学习模型对文本数据进行标注和分类训练，进而生成出文本的主题句，实现基于知识的查询和统计。该方法具有较强的应用适用性，对于限定领域数据集，具有较好的主题句生成效果。

公开(公告)号：CN108897857A

公开(公告)日：2018-11-27

申请号：CN201810696452.6

申请日：2018-06-28

Applicant: 东华大学

Inventor： 宋晖 ,  刘栩彤 ,  戴龙其 ,  叶长晖 ,  岳万琛

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明提供了一种面向领域的中文文本主题句生成方法，其特征在于，包括以下步骤：面向领域文本数据集，建立相应的领域知识图谱，应用深度神经网络模型对文本进行语义信息抽取，按照主题句式对文本进行分类，最终生成文本的主题句。本发明通过创建领域知识图谱的方法获得数据集概念模型和内容叙述模式特性，并利用深度学习模型对文本数据进行标注和分类训练，进而生成出文本的主题句，实现基于知识的查询和统计。该方法具有较强的应用适用性，对于限定领域数据集，具有较好的主题句生成效果。