[发明专利]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：

获取内容对象，所述内容对象包括文本信息和N张图片，N为自然数；

根据所述N张图片获取N个缩略图；

根据所述文本信息和所述N个缩略图生成M个候选摘要，每个所述候选摘要包括所述文本信息和至少一个所述缩略图，M为自然数；

获取用户的偏好信息，所述偏好信息是基于所述用户的历史操作信息和/或所述用户的属性信息获取的；

根据所述偏好信息从所述M个候选摘要中选取一个作为所述内容对象的摘要；

显示所述摘要或将所述摘要发送给终端设备。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史操作信息包括以下至少一种信息：所述用户点击过的历史内容对象的标题、类别以及作者，每个历史内容对象的点击次数和点击时间，以及每个内容对象的观看时长；

所述属性信息包括以下至少一种信息：所述用户的性别、年龄、所在地以及所述用户选择的标签；

所述偏好信息包括以下至少一种信息：所述用户偏好的内容对象的类别，所述用户偏好的内容对象的主题以及所述用户偏好的内容对象的归属。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述文本信息为所述内容对象的标题。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述偏好信息从所述M个候选摘要中选取一个作为所述内容对象的摘要，包括：

获取所述M个候选摘要的分数，所述分数用于指示对应的所述候选摘要被点击的可能性，所述分数越高表示所述对应的候选摘要被点击的可能性越大；

从所述M个候选摘要中选取一个分数最高的候选摘要作为所述摘要。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述M个候选摘要的分数，包括：

通过神经网络模型对所述M个候选摘要中的每一个候选摘要包含的文本信息和缩略图进行特征提取获取M个多模特征，每个所述多模特征包括相应的候选摘要的文本信息的文本特征和缩略图的图像特征；

通过预先训练得到的打分模型分别对所述M个多模特征打分，获取所述M个多模特征的分数作为对应的M个候选摘要的分数。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取用户的偏好信息之前，还包括：

基于历史用户的偏好信息训练得到所述打分模型。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述M个候选摘要的分数，包括：

基于所述偏好信息采用探索和发现策略获取所述M个候选摘要的分数。

8.一种摘要生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取内容对象，所述内容对象包括文本信息和N张图片，N为自然数；

处理模块，用于根据所述N张图片获取N个缩略图；根据所述文本信息和所述N个缩略图生成M个候选摘要，每个所述候选摘要包括所述文本信息和至少一个所述缩略图，M为自然数；

所述获取模块，还用于获取用户的偏好信息，所述偏好信息是基于所述用户的历史操作信息和/或所述用户的属性信息获取的；

所述处理模块，还用于根据所述偏好信息从所述M个候选摘要中选取一个作为所述内容对象的摘要；

发送模块，用于显示所述摘要或将所述摘要发送给终端设备。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述历史操作信息包括以下至少一种信息：所述用户点击过的历史内容对象的标题、类别以及作者，每个历史内容对象的点击次数和点击时间，以及每个内容对象的观看时长；所述属性信息包括以下至少一种信息：所述用户的性别、年龄、所在地以及所述用户选择的标签；所述偏好信息包括以下至少一种信息：所述用户偏好的内容对象的类别，所述用户偏好的内容对象的主题以及所述用户偏好的内容对象的归属。

10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述文本信息为所述内容对象的标题。