[发明专利]摘要及对话摘要生成方法和装置

权利要求书

1.一种摘要生成方法，其特征在于，包括：

获取待生成摘要的文本及所述文本的词向量序列；

根据所述词向量序列，确定词袋中的各个词语在多个输出时刻的输出概率；

根据所述各个词语在多个输出时刻的输出概率，确定各个输出时刻的输出词语，以根据所述输出词语生成所述文本对应的摘要。

2.根据权利要求1所述的摘要生成方法，其特征在于，所述根据所述词向量序列，确定词袋中的各个词语在多个输出时刻的输出概率，包括：

将所述词向量序列输入编码器，获得所述词向量序列对应的第一隐含状态序列；

将所述第一隐含状态序列输入解码器，解码所述摘要对应的第二隐含状态序列；

根据所述第一隐含状态序列和所述第二隐含状态序列，确定词袋中的各个词语在多个输出时刻的输出概率。

3.根据权利要求2所述的摘要生成方法，其特征在于，所述根据所述第一隐含状态序列和所述第二隐含状态序列，确定词袋中的各个词语在多个输出时刻的输出概率，包括：

根据各个输出时刻对应的第二隐含状态向量以及在各个输出时刻的前一时刻的输出词语的词向量，确定所述词向量序列在各个输出时刻对应的注意力分布；

根据各个输出时刻对应的注意力分布和所述第一隐含状态序列，计算所述文本在各个输出时刻的语境向量；

根据各个输出时刻的语境向量和所述第二隐含状态序列，确定词袋中的各个词语在多个输出时刻的输出概率。

4.根据权利要求3所述的摘要生成方法，其特征在于，所述根据所述词向量序列，确定词袋中的各个词语在多个输出时刻的输出概率，还包括：

根据所述语境向量、所述第二隐含状态序列和在各个输出时刻的前一时刻的输出词语的词向量，计算各个输出时刻的词语生成概率；

根据所述各个输出时刻的词语生成概率和注意力分布，修正所述词袋中的各个词语在各个输出时刻的输出概率。

5.根据权利要求2所述的摘要生成方法，其特征在于，所述编码器至少包括双向LSTM模型、双向GRU模型、深层LSTM模型、深层双向LSTM模型和单层双向LSTM模型。

6.根据权利要求2所述的摘要生成方法，其特征在于，所述解码器至少包括单层单向LSTM模型。

7.根据权利要求1所述的摘要生成方法，其特征在于，所述根据所述各个词语在多个输出时刻的输出概率，确定各个输出时刻的输出词语，包括：

选取所述词袋中各个输出时刻的输出概率最大的词语作为各个输出时刻的输出词语。

8.根据权利要求1所述的摘要生成方法，其特征在于，所述根据所述输出词语生成所述文本对应的摘要后，还包括：

确定所述摘要中的各个输出词语对应的覆盖率向量；

根据所述覆盖率向量，确定所述摘要的损失函数，以优化计算所述输出概率的参数。

9.一种对话摘要生成方法，其特征在于，包括：

获取待生成对话摘要的对话文本；

根据所述对话文本，确定多个子文本；

利用如权利要求1-8任一项所述的摘要生成方法分别生成各个子文本对应的子摘要；

将各个子摘要组合为所述对话文本对应的对话摘要。

10.一种摘要生成装置，其特征在于，所述装置包括：

文本获取单元，其配置为获取待生成摘要的文本及所述文本的词向量序列；

概率计算单元，其配置为根据所述词向量序列，确定词袋中的各个词语在多个输出时刻的输出概率；

摘要生成单元，其配置为根据所述各个词语在多个输出时刻的输出概率，确定各个输出时刻的输出词语，以根据所述输出词语生成所述文本对应的摘要。

11.一种对话摘要生成装置，其特征在于，所述装置包括：

对话获取单元，其配置为获取待生成对话摘要的对话文本；

对话处理单元，其配置为根据所述对话文本，确定多个子文本；

如权利要求10所述的摘要生成装置，其配置为分别生成各个子文本对应的子摘要；

摘要处理单元，其配置为将各个子摘要组合为所述对话文本对应的对话摘要。