[发明专利]文本主题提取方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910008265.9 | 申请日： | 2019-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN109871532B | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 金戈;徐亮;肖京 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/258 | 分类号： | G06F40/258;G06F40/211;G06F40/289;G06F40/30;G06F17/16;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人： | 李玉琦;张超艳 |
| 地址： | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种文本主题提取方法，包括：构建文本主题提取模型；训练文本主题提取模型；获取文本样本对应的文本词向量；将文本词向量输入经过训练的文本主题提取模型；输出文本主题，其中，文本主题提取模型包括卷积神经网络和注意力机制，注意力机制包括位置注意力机制和通道注意力机制，位置注意力机制和通道注意力机制并行建立，均与卷积神经网络的激活层连接，分别施加位置注意力权重和通道注意力权重，将位置注意力机制的输出结果和通道注意力机制的输出结果均输入卷积神经网路的全连接层。本发明还公开了一种电子装置和存储介质。本发明提高了文本主题提取模型运算效率，提高了文本主题提取的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 主题 提取 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种文本主题提取方法，应用于电子装置，其特征在于，包括以下步骤：构建文本主题提取模型；训练所述文本主题提取模型；获取文本样本对应的文本词向量；将所述文本词向量输入经过训练的文本主题提取模型；输出与所述文本样本相应的文本主题，其中，构建的所述文本主题提取模型包括卷积神经网络和注意力机制，所述卷积神经网络包括输入层、卷积层、激活层和全连接层，输入层用于输入文本词向量，卷积层用于对所述文本词向量进行卷积运算，提取文本特征，得到文本特征向量，所述激活层用于对所述文本特征向量进行激活作用；所述注意力机制包括位置注意力机制和通道注意力机制，所述位置注意力机制和所述通道注意力机制并行建立，均与所述激活层连接，通过所述位置注意力机制向所述激活层的输出矩阵施加位置注意力权重，得到位置注意力特征矩阵，将所述位置注意力特征矩阵与所述激活层的输出矩阵加和，得到所述位置注意力机制的输出结果；通过所述通道注意力机制向所述激活层的输出矩阵施加通道注意力权重，得到通道注意力特征矩阵，将所述通道注意力特征矩阵与所述激活层的输出矩阵加和，得到所述通道注意力机制的输出结果；将所述位置注意力机制的输出结果和所述通道注意力机制的输出结果均输入所述全连接层，通过所述全连接层输出文本主题。
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