[发明专利]基于神经网络的文本处理方法和文本处理装置

说明书

本发明涉及一种基于神经网络的文本处理方法和基于神经网络的文本处理装置。所述神经网络包括至少一个文本处理层，所述至少一个文本处理层包括输入层、中间层和输出层，所述方法包括：所述输入层获取输入文本；所述中间层利用多种不同的处理方法对所述输入文本进行分析，获取对应于所述多种不同的处理方法的多种预处理结果；以及所述输出层基于所述多种预处理结果，生成并且输出文本处理结果。

技术领域

本申请涉及基于神经网络的文本处理领域，并且具体涉及一种基于神经网络的文本处理方法、基于神经网络的文本处理装置以及计算机可读存储介质。

背景技术

深度神经网络是一种大规模、多参数优化的工具。依靠大量的训练数据，深度神经网络能够学习出数据中难以总结的隐藏特征，从而完成多项复杂的任务，如人脸检测、图像语义分割、文本摘要提取、物体检测、动作追踪、自然语言翻译等。

文本摘要提取指的是将一段有明确含义的文本内容进行高度的概括和抽象，生成文本的摘要。传统的文本摘要提取方法极度依赖于文本的具体内容(如表述含义、句式结构、修辞手法和叙述风格等)，因此，不同的文本摘要提取方法应用于不同的文本(诸如不同长度的文本)时性能有所差别。例如，一部分文本摘要提取方法对于较长文本能够获取理想的摘要提取结果，对于相对短的文本难以实现理想的提取，而另一部分文本摘要提取方法则呈现相反的处理性能。由于上述原因，目前还不存在一种通用的文本摘要提取方法。为了克服传统文本摘要提取方法的上述缺陷，目前已有利用深度神经网络来生成文本摘要的方法。然而，现有的基于深度神经网络的文本摘要生成方法复杂度很高，摘要的准确度也不令人满意。

发明内容

鉴于上述问题，本公开提供了一种基于神经网络的文本处理方法、基于神经网络的文本处理装置以及计算机可读存储介质。

根据本公开的一个方面，提供了一种基于神经网络的文本处理方法，该神经网络包括至少一个文本处理层，至少一个文本处理层包括输入层、中间层和输出层，该方法包括：输入层获取输入文本；中间层利用多种不同的处理方法对输入文本进行分析，获取对应于多种不同的处理方法的多种预处理结果；以及输出层基于多种预处理结果，生成并且输出文本处理结果。

根据本公开的另一个方面，提供了一种文本处理装置，包括：处理器；以及存储器，其中存储计算机可读程序指令，其中，在计算机可读程序指令被处理器运行时执行基于神经网络的文本处理方法，该神经网络包括至少一个文本处理层，至少一个文本处理层包括输入层、中间层和输出层，该方法包括：输入层获取输入文本；中间层利用多种不同的处理方法对输入文本进行分析，获取对应于多种不同的处理方法的多种预处理结果；以及输出层基于多种预处理结果，生成并且输出文本处理结果。

根据本公开的再一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储计算机可读指令，当计算机可读指令由计算机执行时，该计算机执行基于神经网络的文本处理方法，该神经网络包括至少一个文本处理层，至少一个文本处理层包括输入层、中间层和输出层，该方法包括：输入层获取输入文本；中间层利用多种不同的处理方法对输入文本进行分析，获取对应于多种不同的处理方法的多种预处理结果；以及输出层基于多种预处理结果，生成并且输出文本处理结果。

在本公开的上述方面中，将深度神经网络应用于文本处理中，通过训练不同的文本处理方法，便可高效准确地生成期望的文本，同时减少不同文本处理方法对于不同文本内容的依赖性并降低处理复杂度。

附图说明

通过结合附图对本公开实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本公开实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开实施例一起用于解释本公开，并不构成对本公开的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1是用于实现本公开实施例的神经网络文本处理方法的流程图；

图2是根据本公开实施例的生成文本处理结果的示意图；