[发明专利]一种科技论文引言内容生成系统与方法在审

专利信息
申请号: 202211024131.4 申请日: 2022-08-25
公开(公告)号: CN115345150A 公开(公告)日: 2022-11-15
发明(设计)人: 张祯;张博晟;吴国华;王玉娟;袁理锋;王秋华;任一支;吕琦赟 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: G06F40/205 分类号: G06F40/205;G06F40/284;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 310018 浙江省杭州*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 科技 论文 引言 内容 生成 系统 方法
【权利要求书】:

1.一种科技论文引言内容生成系统,其特征在于:包括引言生成模型训练系统和引言生成系统;

所述引言生成模型训练系统包括

引言数据集获取模块:通过论文数据库或者爬取方法获取论文资源,构建引言数据集,

引文网络生成模块:用于为引言数据集的每个训练样本生成引文网络,

和引言生成模型训练模块:用于将训练样本和其对应的引文网络输入到引言生成模型中训练,得到训练好的引言生成模型;

所述引言生成应用系统包括

论文内容抽取模块:用于抽取论文素材中每篇论文的标题以及摘要,

论文内容处理模块:用于将论文素材处理为引言生成模型的输入数据格式,

和引言生成模块:用于将处理好的论文内容输入到训练好引言生成模型中,输出引言。

2.根据权利要求1所述的一种科技论文引言内容生成系统,其特征在于:所述引言生成模型训练模块包括

引用关系矩阵构建模块:用于构建论文素材中论文之间的引用关系邻接矩阵,

预处理模块:对论文素材中每篇论文的摘要去除停止词和分词,形成摘要特征词序列集合,

和词向量生成模块:将预处理后的特征词序列转化为特征词向量。

3.一种根据权利要求1-2中任一权利要求所述的科技论文引言内容生成系统的生成方法,其特征在于:包括以下步骤:

步骤一、构建引言数据集:引言数据集中每个训练样本包括一篇论文的引言和其所引用参考文献集合,记为DataSet={RWi,Ref_Seti|1≤i≤N},其中RWi表示第i个训练样本的引言,Ref_Seti表示第i个训练样本的参考文献集合,i表示引言数据集中每个训练样本的下标,N表示引言数据集大小;

步骤二、生成引文网络:为引言数据集中每个训练样本构建引文网络,记为Gi={V,E},1≤i≤N,其中Gi表示第i个训练样本的引文网络,V表示参考文献集合,E表示引用关系邻接矩阵,vj∈V表示Ref_Seti中的第j篇参考文献,em,n∈E表示第m篇参考文献是否被第n篇参考文献引用,其中em,n=1表示被引用,0则反之;

步骤三、训练引言生成模型:将训练样本和其对应的引文网络输入到模型中训练,得到训练好的引言生成模型,引言生成模型包括Bi-LSTM编码器,GCN编码器和LSTM解码器;

步骤四、系统部署、设计和开发引言生成系统:将系统和训练好的引言生成模型部署在服务器端,并提供引言生成接口;

步骤五、引言生成:客户端通过引言生成系统接口提交论文素材,系统生成引言返回给客户端。

4.根据权利要求3所述的一种科技论文引言内容生成方法,其特征在于:所述步骤一具体包括:

步骤1.1:通过论文数据库或者爬取等方法获取特定领域的N篇论文;

步骤1.2:构建训练样本,提取每篇论文的引言RW和参考文献,并获取参考文献对应的论文,形成参考文献集合Ref_Set,两者构成训练样本,记为RW,Ref_Set;

步骤1.3:重复步骤1.2,构建引言数据集,记为DataSet={RWi,Ref_Seti|1≤i≤N},其中RWi表示第i个训练样本的引言,Ref_Seti表示第i个训练样本的参考文献集合,i表示引言数据集中每个训练样本的下标,N表示引言数据集大小。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州电子科技大学,未经杭州电子科技大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211024131.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top