[发明专利]热点话题的提取方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种热点话题的提取方法，其特征在于，包括：

获取文本数据；

对所述文本数据进行数据预处理，剔除所述文本数据中的噪音数据，得到候选文本数据；

对所述候选文本数据进行句法结构分类，并根据句法结构特征将分类后的候选文本数据组合生成句子文本；

基于深度语义学习模型提取所述句子文本中的核心成分后生成热度短句，并输出所述热度短句，所述热度短句用于描述热点话题。

2.根据权利要求1所述的热点话题的提取方法，其特征在于，所述基于深度语义学习模型提取所述句子文本中的核心成分后生成热度短句，并输出所述热度短句，包括：

基于深度语义学习模型提取所述句子文本中的核心成分后生成热度短句；

对所述热度短句进行置信度评估，确定所述热度短句的置信度值；

若所述热度短句的置信度值满足标准值，输出所述热度短句。

3.根据权利要求2所述的热点话题的提取方法，其特征在于，所述对所述热度短句进行置信度评估，确定所述热度短句的置信度值之后，还包括：

若所述热度短句的置信度值不满足标准值，根据备用方案获取句子的完整结构，根据所述句子的完整结构将所述句子文本输出为热度句子，所述热度句子用于描述热点话题。

4.根据权利要求1所述的热点话题的提取方法，其特征在于，所述基于深度语义规则提取所述句子文本中的核心成分后生成热度短句之后，还包括：

对所述热度短句进行句法结构验证，判断所述热度短句是否符合句法约束规则；

若是，确定所述热度短句的句法结构满足句法约束要求，输出所述热度短句。

5.根据权利要求1所述的热点话题的提取方法，其特征在于，所述获取文本数据，包括：

获取文本数据，对文本数据进行聚类，得到聚类文本数据；

对所述聚类文本数据进行话题分类，确定不同话题的文本数据。

6.根据权利要求1所述的热点话题的提取方法，其特征在于，所述对所述文本数据进行数据预处理，剔除所述文本数据中的噪音数据，包括：

对所述文本数据进行大数据标注，得到文本数据基于大数据识别的标注结果；

对所述标注结果进行十折交叉验证验证，若所述验证结果异常，确定所述文本数据为噪音数据；

剔除所述文本数据中的噪音数据。

7.根据权利要求1所述的热点话题的提取方法，其特征在于，所述根据句法结构特征将分类后的候选文本数据组合生成句子文本，包括：

获取不同场景下的句法结构特征；

根据所述不同场景下的句法结构特征将分类后的候选文本数据组合，基于所述句法结构特征的句子描述方式生成对应场景下的句子文本。

8.一种热点话题的提取装置，其特征在于，包括：

文本获取模块：用于获取文本数据；

文本处理模块：用于对所述文本数据进行数据预处理，剔除所述文本数据中的噪音数据，得到候选文本数据；

句子生成模块：用于对所述候选文本数据进行句法结构分类，并根据句法结构特征将分类后的候选文本数据组合生成句子文本；

核心提取模块：用于基于深度语义学习模型提取所述句子文本中的核心成分后生成热度短句，并输出所述热度短句，所述热度短句用于描述热点话题。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述热点话题的提取方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述热点话题的提取方法的步骤。