[发明专利]一种摘要评价方法及装置

说明书

本发明提供一种摘要评价方法及装置，方法包括：录入摘要信息和原文信息，将摘要信息和原文信息作为待评价语句信息；将所述待评价语句信息输入预先构建的语义相似模型中的语义相似度处理得到语义相似度得分；对所述待评价语句信息的评价得分处理得到ROUGE得分；根据语义相似度得分对ROUGE得分的最优融合分析得到最优融合组；对最优融合组的融合分数计算得到最优融合分数，并通过最优融合分数得到摘要评价分数。本发明实现了既计算了待评价语句的共现信息又计算了待评价语句的深层语义信息，提高了对摘要的客观评分能力，也避免评价分数受参考摘要主观性的影响。

技术领域

本发明主要涉及语言处理技术领域，具体涉及一种摘要评价方法及装置。

背景技术

在自然语言处理中，文本摘要是该领域中的热点研究方向，文本摘要包括抽取式和生成式摘要，抽取式摘要通过抽取算法在原文中抽取重要的语句组成摘要，而生成式摘要则通过大量的预料来训练模型使得模型具有生成摘要的能力。

近年来摘要已经取得了不错的发展，但摘要的评价标准却发展缓慢，摘要的评价标准包括内部评价和外部评价，外部评价是利用提取的摘要参与一些任务例如文档检索等进而判断摘要的优劣；而内部评价是判断系统摘要与参考摘要之间的信息重合度判断摘要的质量。例如ROUGE评价和BLUE评价都是内部评价，这种评价方法的优点是稳定性和健壮性，但这种评价方法的缺点是未考虑到待评价语句的深层语义，当待评价句子之间的共现信息较少时而句子内部的深层语义相同时，这种评价方法不合理。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种摘要评价方法及装置。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种摘要评价方法，包括如下步骤：

录入摘要信息和原文信息，将所述摘要信息和原文信息作为待评价语句信息；

将所述待评价语句信息输入预先构建的语义相似模型中进行语义相似度处理，得到语义相似度得分；

对所述待评价语句信息进行评价得分处理，得到ROUGE得分；

根据所述语义相似度得分对所述ROUGE得分进行最优融合分析，得到最优融合组；

对所述最优融合组进行融合分数计算，得到最优融合分数，并通过所述最优融合分数得到摘要评价分数。

本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种摘要评价装置，包括：

语句信息获得模块，用于录入摘要信息和原文信息，将所述摘要信息和原文信息作为待评价语句信息；

语义相似处理模块，用于将所述待评价语句信息输入预先构建的语义相似模型中进行语义相似度处理，得到语义相似度得分；

ROUGE得分处理模块，用于对所述待评价语句信息进行评价得分处理，得到ROUGE得分；

最优融合分析模块，用于根据所述语义相似度得分对所述ROUGE得分进行最优融合分析，得到最优融合组；

摘要评价分数获得模块，用于对所述最优融合组进行融合分数计算，得到最优融合分数，并通过所述最优融合分数得到摘要评价分数。

本发明的有益效果是：通过将待评价语句信息输入预先构建的语义相似模型中的语义相似度处理得到语义相似度得分，并对待评价语句信息的评价得分处理得到ROUGE得分，根据语义相似度得分对ROUGE得分的最优融合分析得到最优融合组，对最优融合组的融合分数计算得到最优融合分数，并通过最优融合分数得到摘要评价分数，实现了既计算了待评价语句的共现信息又计算了待评价语句的深层语义信息，提高了对摘要的客观评分能力，也避免评价分数受参考摘要主观性的影响。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的摘要评价方法的流程示意图；