[发明专利]一种基于序列到序列模型的中文文本摘要生成方法有效

专利信息
申请号: 201911391393.2 申请日: 2019-12-30
公开(公告)号: CN111078866B 公开(公告)日: 2023-04-28
发明(设计)人: 尹叶龙;邓辉舫 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: G06F16/34 分类号: G06F16/34;G06F16/35;G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/084;G06N3/0985
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 冯炳辉
地址: 510640 广*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于序列到序列模型的中文文本摘要生成方法,首先对文本进行按字切分并填充到固定长度,对字向量进行高斯随机初始化;将文本编码后输入双向长短期记忆网络(LSTM),最后的输出状态作为预编码;对字向量按照不同的窗口大小做卷积神经网络(CNN),输出作为窗口词向量;构建编码器,构造一个双向LSTM,预编码作为其初始化参数,上一步的窗口词向量作为输入;构建解码器,使用单向LSTM并结合注意力机制生成文本。本发明改进了传统的序列到序列模型中的编码器,使模型在编码阶段能够获得更多的原文本的信息,最终解码出更好的文本摘要,并使用了更小细粒度的字向量,更适合中文文本。
搜索关键词: 一种 基于 序列 模型 中文 文本 摘要 生成 方法
【主权项】:
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