[发明专利]一种新闻自动文摘生成方法及装置

权利要求书

1.一种新闻自动文摘生成方法，其特征在于，包括：

获取原始新闻数据；

根据所述原始新闻数据，生成段落标签和关联标签；

通过所述段落标签和所述关联标签，将所述原始新闻数据进行拆分，得到新闻数据特征向量；

将所述新闻数据特征向量输入至文摘生成模型中，得到新闻文摘数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述原始新闻数据，生成段落标签和关联标签包括：

将所述原始新闻数据通过标识模型进行识别，得到识别结果，其中，所述识别结果包括：结构识别结果、语义识别结果；

根据所述识别结果，生成所述段落标签和所述关联标签。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述段落标签和所述关联标签，将所述原始新闻数据进行拆分，得到新闻数据特征向量包括：

通过所述段落标签将所述原始新闻数据进行分区，得到第一新闻数据特征；

通过所述关联标签和拉格朗日算子对所述原始新闻数据进行拉格朗日参数混差计算，得到用于表征关联性的第二新闻数据特征；

将所述第一新闻数据特征和所述第二新闻数据特征进行融合汇总，得到所述新闻数据特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述新闻数据特征向量输入至文摘生成模型中，得到新闻文摘数据之前，所述方法还包括：

根据历史新闻数据和历史新闻文摘数据训练所述文摘生成模型。

5.一种新闻自动文摘生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取原始新闻数据；

生成模块，用于根据所述原始新闻数据，生成段落标签和关联标签；

拆分模块，用于通过所述段落标签和所述关联标签，将所述原始新闻数据进行拆分，得到新闻数据特征向量；

输入模块，用于将所述新闻数据特征向量输入至文摘生成模型中，得到新闻文摘数据。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述生成模块包括：

识别单元，用于将所述原始新闻数据通过标识模型进行识别，得到识别结果，其中，所述识别结果包括：结构识别结果、语义识别结果；

生成单元，用于根据所述识别结果，生成所述段落标签和所述关联标签。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述拆分模块包括：

分区单元，用于通过所述段落标签将所述原始新闻数据进行分区，得到第一新闻数据特征；

混差单元，用于通过所述关联标签和拉格朗日算子对所述原始新闻数据进行拉格朗日参数混差计算，得到用于表征关联性的第二新闻数据特征；

将所述第一新闻数据特征和所述第二新闻数据特征进行融合汇总，得到所述新闻数据特征向量。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练模块，用于根据历史新闻数据和历史新闻文摘数据训练所述文摘生成模型。

9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

10.一种电子装置，其特征在于，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。