[发明专利]一种核心要素提取方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供一种核心要素提取方法、装置及电子设备，该方法包括：获取输入文本，然后通过神经网络模型对所述输入文本进行核心要素提取，以得到所述输入文本的核心要素，其中，所述神经网络模型的训练样本集包括多个训练样本，所述训练样本包括文本句子，以及所述文本句子所属的标注信息。这样，每个训练样本包括一个文本句子，每个文本句子对应一个标注信息，可减少训练样本标注的时间成本，提高获取训练样本的效率，从而提高获得神经网络模型的效率，最终提高通过神经网络模型对输入文本进行核心要素提取的效率。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种核心要素提取方法、装置及电子设备。

背景技术

文本由词语和字组成，相同的词语在不同的语境下的重要性是不一样的，将在特定语境下重要的词语称为核心要素。

用户通过查询系统进行信息查询时，向终端输入的文本并不是完全规范的，绝大多数文本为非结构化的口语化表述。在自然语言处理中，这些非结构化的口语化表述不仅包括用于自然语言处理的核心要素，还包括影响自然语言处理的噪音(无意义的词语或字等)。由于用户输入的文本同时包括核心要素和噪音，导致后续自然语言处理的难度较高。

目前，在对文本的核心要素进行提取时，采用的方法有：根据词典及规则提取。这种方案需要预先整理出一个关键词词典，然后从文本中逐一进行匹配，将匹配到的词语作为核心要素，这种提取核心要素的方式比较简单，但构建词典费时费力，导致核心要素的提取效率低。

发明内容

本发明实施例提供一种核心要素提取方法、装置及电子设备，以解决对文本提取核心要素时，提取效率低问题。

第一方面，本发明实施例提供一种核心要素提取方法，包括：

获取输入文本；

通过神经网络模型对所述输入文本进行核心要素提取，以得到所述输入文本的核心要素，其中，所述神经网络模型的训练样本集包括多个训练样本，所述训练样本包括文本句子，以及所述文本句子所属的标注信息。

第二方面，本发明实施例提供一种核心要素提取装置，包括：

输入文本获取模块，用于获取输入文本；

核心要素获取模块，用于通过神经网络模型对所述输入文本进行核心要素提取，以得到所述输入文本的核心要素，其中，所述神经网络模型的训练样本集包括多个训练样本，所述训练样本包括文本句子，以及所述文本句子所属的标注信息。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现第一方面所述的核心要素提取方法的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的核心要素提取方法的步骤。

本发明实施例，通过获取输入文本，然后通过神经网络模型对所述输入文本进行核心要素提取，以得到所述输入文本的核心要素，其中，所述神经网络模型的训练样本集包括多个训练样本，所述训练样本包括文本句子，以及所述文本句子所属的标注信息。这样，每个训练样本包括一个文本句子，每个文本句子对应一个标注信息，可减少训练样本标注的时间成本，提高获取训练样本的效率，从而提高获得神经网络模型的效率，最终提高通过神经网络模型对输入文本进行核心要素提取的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的核心要素提取方法的流程示意图；