公开(公告)号：CN110442705B

公开(公告)日：2021-10-12

申请号：CN201910327653.3

申请日：2019-04-23

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 高扬 ,  王文博 ,  周宇翔

IPC: G06F16/34 ,  G06F16/9038 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于概念指针网络的摘要自动生成方法，属于自然语言处理技术领域。本方法在指针网络的基础上，提出一个概念指针网络，首先找到输入文本单词的多个概念。然后，根据当前输入文本语义信息、文本单词信息和概念信息，选择最合适的概念，并给予这些概念合适的输出概率。最后，将概念指针网络添加到编码‑解码加注意力模型中，并结合pointer‑generator机制，在交叉熵训练模型的基础上，分别使用强化学习和远程监督方式优化模型，最终生成摘要。本方法在概念这一抽象层次上更深层次的表示了文档内容，利用远程监督策略训练模型，使摘要生成模型具有更强的适应性和泛化能力，构建了高质量的摘要生成方式。

公开(公告)号：CN110442705A

公开(公告)日：2019-11-12

申请号：CN201910327653.3

申请日：2019-04-23

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 高扬 ,  王文博 ,  周宇翔

IPC: G06F16/34 ,  G06F16/9038 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于概念指针网络的摘要自动生成方法，属于自然语言处理技术领域。本方法在指针网络的基础上，提出一个概念指针网络，首先找到输入文本单词的多个概念。然后，根据当前输入文本语义信息、文本单词信息和概念信息，选择最合适的概念，并给予这些概念合适的输出概率。最后，将概念指针网络添加到编码-解码加注意力模型中，并结合pointer-generator机制，在交叉熵训练模型的基础上，分别使用强化学习和远程监督方式优化模型，最终生成摘要。本方法在概念这一抽象层次上更深层次的表示了文档内容，利用远程监督策略训练模型，使摘要生成模型具有更强的适应性和泛化能力，构建了高质量的摘要生成方式。