[发明专利]中心词提取方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种中心词提取方法，其特征在于，所述方法包括：

调用中心词提取模型的特征获取层，获取目标语句的语句特征及所述目标语句中的多个词语的词语特征；

调用所述中心词提取模型的语义特征提取层，分别对所述目标语句的语句特征及每个词语的词语特征进行语义提取，得到所述目标语句的全局语义特征及所述每个词语的局部语义特征；

调用所述中心词提取模型的语义特征匹配层，分别对所述每个词语的局部语义特征与所述目标语句的全局语义特征进行匹配，得到所述每个词语的局部语义特征与所述全局语义特征之间的差异特征；

调用所述中心词提取模型的输出层，根据所述每个词语的局部语义特征与所述全局语义特征之间的差异特征，获取所述每个词语的分值，所述分值与所述差异特征呈负相关关系；

提取多个分值中最大的分值对应的词语，作为所述目标语句的中心词。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用所述中心词提取模型的语义特征提取层，分别对所述目标语句的语句特征及每个词语的词语特征进行语义提取，得到所述目标语句的全局语义特征及所述每个词语的局部语义特征，包括：

调用所述语义特征提取层的词语语义提取单元，分别对所述每个词语的词语特征进行处理，得到所述每个词语的局部语义特征；

调用所述语义特征提取层的语句语义提取单元，对所述目标语句的语句特征进行处理，得到所述目标语句的全局语义特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用所述中心词提取模型的语义特征匹配层，分别对所述每个词语的局部语义特征与所述目标语句的全局语义特征进行匹配，得到所述每个词语的局部语义特征与所述全局语义特征之间的差异特征，包括：

调用所述中心词提取模型的语义特征匹配层，分别对所述每个词语的局部语义特征与所述目标语句的全局语义特征进行相加处理，得到所述每个词语的局部语义特征与所述目标语句的全局语义特征之间的差异特征；或者，

调用所述中心词提取模型的语义特征匹配层，分别对所述每个词语的局部语义特征与所述目标语句的全局语义特征进行相减处理，得到所述每个词语的局部语义特征与所述目标语句的全局语义特征之间的差异特征。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中心词提取模型还包括多个特征提取网络，所述调用所述中心词提取模型的语义特征匹配层，分别对所述每个词语的局部语义特征与所述目标语句的全局语义特征进行匹配，得到所述每个词语的局部语义特征与所述全局语义特征之间的差异特征之后，所述方法还包括：

调用所述中心词提取模型的每个特征提取网络，对上一层得到的差异特征进行调整，得到调整后的差异特征；

所述调用所述中心词提取模型的输出层，根据所述每个词语的局部语义特征与所述全局语义特征之间的差异特征，获取所述每个词语的分值，包括：

调用所述输出层，根据最后一个特征提取网络得到的差异特征，获取所述每个词语的分值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用中心词提取模型的特征获取层，获取目标语句的语句特征及所述目标语句中的多个词语的词语特征，包括：

调用所述中心词提取模型的特征提取层，按照预设映射关系，查询所述目标语句中的每个词语对应的词语特征，所述预设映射关系包括词语及对应的词语特征；

将所述多个词语的词语特征按照所述多个词语在所述目标语句中的排列顺序进行组合，得到所述目标语句的语句特征。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用中心词提取模型的特征获取层，获取目标语句的语句特征及所述目标语句中的多个词语的词语特征之前，所述方法还包括：

调用所述中心词提取模型的分词层，对所述目标语句进行分词处理，得到所述目标语句包括的多个词语，所述分词层中包括多个预设词语。