[发明专利]中文专利摘要改写方法

权利要求书

1.一种中文专利摘要改写方法，其特征在于，包括：文档预处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中文专利摘要改写方法还包括：

句子分布式表示；

句子抽取。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述文档预处理包括：使用分词工具对专利文档的句子进行分词以及词性标注。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述句子分布式表示，包括：

使用Doc2Vec计算句子的最终向量表示。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述句子抽取，包括：

利用Doc2Vec学习文档的句子表示和一个指针网络基于句子表示上抽取句子。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述句子抽取，包括：分别定义编码器和解码器的隐藏状态为(e₁，K，e_n)和(d₁，K，d_m)；采用一个LSTM结构去训练一个指针网络，循环地抽取基于Doc2Vec表示的关键句；抽取概率计算公式为

P(j_i|j₁，...，j_i-1)＝soft max(u^t)

对于LSTM，在每一个输出时刻，d_t是解码器LSTM的输出结果，w和v是训练参数；每一时刻，解码器执行一个注意力机制，首先关注e_j去得到上下文向量softmax将向量u_j规范化为输入字典上的输出分布，得到抽取概率。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述句子抽取，包括：

利用生成网络将提取的文档句子改写为摘要句子；使用Transformer模型，并增加复制机制直接复制未登录词。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述句子抽取，包括：

使用极大似然估计分别优化每个子模块，训练抽取器以选择重要句子，并使用生成器来生成改写的摘要；应用强化学习来训练端到端的完整模型。