[发明专利]一种报告生成方法、系统、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种报告生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标文本数据；

对所述目标文本数据进行去重，获得去重后的目标文本数据；

对所述去重后的目标文本数据进行分类，获得分类数据，包括：

根据词汇出现的频率，从所述去重后的目标文本数据中获取关键词；对所述关键词进行one-hot编码，得到编码后的目标文本数据；通过分类层对所述编码后的目标文本数据进行分类，得到所述分类后的数据；

按照预设时间间隔更新所述分类数据；

在达到预设时刻时，获取当前时刻的分类数据；

对所述当前时刻的分类数据进行排序，获得排序后的分类数据；

根据所述排序后的分类数据生成目标报告；

所述按照预设时间间隔更新所述分类数据，包括：

从所述获取目标文本数据的时刻开始计时，每当达到预设时间间隔时，获取当前时刻的目标文本数据；

根据所述当前时刻的目标文本数据和所述分类数据，获取汇总数据；

对所述汇总数据进行去重，获得去重后的汇总数据；

对所述去重后的汇总数据进行分类，获得分类后的汇总数据；

将所述分类后的汇总数据作为更新后的分类数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标文本数据进行去重，获得去重后的目标文本数据，包括：

去除所述目标文本数据中完全相同的文本内容，得到去重后的第一数据；

去除所述第一数据中相似的文本内容，得到去重后的第二数据，将所述第二数据作为去重后的目标文本数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述去除所述目标文本数据中完全相同的文本内容，得到去重后的第一数据，包括：

通过布隆过滤器去除所述目标文本数据中完全相同的文本，得到去重后的第一数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述去除所述第一数据中相似的文本内容，得到去重后的第二数据，将所述第二数据作为去重后的目标文本数据，包括：

通过Simhash算法去除所述第一数据中相似的文本，得到去重后的第二数据，将所述第二数据作为去重后的目标文本数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述去重后的目标文本数据进行分类，获得分类数据，还包括：

按照预设窗口从所述去重后的目标文本数据中滑动截取窗口数据；

将所述窗口数据输入Bert预训练模型，得到Bert向量；

将所述Bert向量输入LSTM模型，得到第一训练结果；

通过分类层对所述第一训练结果进行分类，得到所述分类数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述Bert预训练模型的训练过程，包括：

获取标注数据；

对所述标注数据进行训练，得到Bert预训练模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述分类数据进行排序，获得排序后的分类数据，包括：

从所述分类数据中选取多条文本数据；

分别将每条文本数据输入Bert预训练模型，得到每条文本数据对应的第一Bert向量；

通过第一预设算法处理所述第一Bert向量，得到单文本向量；

通过第二预设算法处理所有的所述单文本向量，得到第一目标向量；

获取第二目标向量；

获取所述第一目标向量与所述第二目标向量的相似度结果；

根据所述相似度结果对所述目标文本数据进行排序。