[发明专利]一种基于预训练语言模型的事件检测与摘要方法有效
| 申请号： | 202010661898.2 | 申请日： | 2020-07-10 |
| 公开（公告）号： | CN111966917B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 卢国明;段贵多;秦科;罗光春;顾坚彬;李康康 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9536 | 分类号： | G06F16/9536;G06F16/34;G06F16/35;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于预训练语言模型的事件检测与摘要方法，该方法基于社交媒体平台，检测热门话题中的关键事件，提升事件检测的效果，同时使用事件摘要提升事件内容的表示效果。该方法包括S1：文本预处理；S2：文本向量化；S3：训练事件检测模型；S4：对挖掘的事件进行展示。本发明使用预训练的语言模型挖掘了输入文本的语义和结构信息，提升了文本的表示效果，同时结合后续的神经网络完成了事件检测和摘要任务，提升了事件检测的精确率和召回率以及事件内容的语义表示效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 语言 模型 事件 检测 摘要 方法 | ||
【主权项】：
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