[发明专利]一种应用于阅读机器人的摘要生成方法及系统

权利要求书

1.一种应用于阅读机器人的摘要生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：针对文章D，在训练集中查找与当前文章D最相似的一篇文章D_can，文章D_can的摘要作为候选摘要S_can；

步骤2：使用汉语框架网标注工具分别抽取文章D和候选摘要S_can中的框架场景和其中，表示文章D的第m个框架，表示候选摘要S_can的第n个框架，并筛选出与候选摘要框架F^s相关的文章D中的框架F＇；

步骤3：将步骤2筛选出的文章框架F＇＝{F₁＇,F₂＇,…,F_k＇}融合成一个框架序列F^*后，输入预训练模型BERT，获取框架的向量表示H^f；

步骤4：将文章D＝{x₁,x₂,…,x_l}输入预训练模型BERT，获取文章的向量表示H^d，其中，l表示文章的长度；

步骤5：将步骤4生成的文章表示H^d和步骤3生成的框架表示H^f进行融合，获取最终的文章表示C；

步骤6：将步骤5生成的文章表示C生成摘要；

所述步骤3中文章框架F＇融合成框架序列F^*的具体过程包括：首先，对F＇中所有框架按框架覆盖度从大到小排序，框架覆盖度最大的框架作为基准框架F^tmp；然后，遍历剩余的框架，如果当前位置F_i是框架元素，且在F^tmp中与其对应的位置不是框架元素，则用F_i替换其中指F^tmp中第i个位置的信息；最终得到一个框架序列F^*＝F^tmp；

所述步骤5中文章表示H^d和框架表示H^f融合的具体过程包括：首先，计算框架表示H^f对文章表示H^d的影响，具体公式如下：

其中，α_tj是t时刻框架对文章的注意力权重，H^f(j＇)指框架表示H^f第j＇个隐藏状态，N指文章的长度，exp指以e为底的指数函数，同理，计算出文章表示H^d对框架表示H^f的影响C^d2f；然后，设计一个门控H^gate用来融合C^f2d和C^d2f的信息，具体公式如下：

其中，θ表示一个非线性函数，C为最终的文章表示。