[发明专利]一种基于深度学习的单句摘要缺陷报告标题自动生成方法在审
| 申请号： | 202010667056.8 | 申请日： | 2020-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN111898337A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 谢晓园;陈崧强;姬渊翔;晋硕;尹邦国 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F40/117 | 分类号： | G06F40/117;G06F40/258;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/34 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 许莲英 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的单句摘要缺陷报告标题自动生成方法。本发明获取开源缺陷报告样本作为原始数据集，构建三个判别模型对原始数据集中样本进行评估，选择合格样本构建正式数据集；引入多种人工命名词汇类型并构建对应正则表达式用于提取和定位正式数据集样本主体内容中的人工命名词汇，在每个人工命名词汇前后插入类型标记，并分别对样本的标题和插入标记后的主体内容进行分词和小写化处理构建训练数据集；搭建带复制机制的编解码循环神经网络模型,在训练数据集上训练获得优化后的模型；向优化后的模型输入待拟定标题的缺陷报告主体内容，模型即可自动生成对应标题。本发明提高了用户撰写标题的质量和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 单句 摘要 缺陷 报告 标题 自动 生成 方法 | ||
【主权项】：
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