[发明专利]基于端到端深度学习模型的文章标题生成方法在审
| 申请号： | 202011451526.3 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112560458A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 刘畅;罗学优 | 申请（专利权）人： | 杭州艾耕科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/258 | 分类号： | G06F40/258;G06F40/289;G06F16/34;G06F16/35 |
| 代理公司： | 杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙) 33283 | 代理人： | 何碧珩;卓彩霞 |
| 地址： | 310052 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于端到端深度学习模型的文章标题生成方法，本发明对文章进行分类，对文章标题进行意图识别，在输入端提供文章品类和标题意图组合，这些额外信息优化了标题生成的质量，并且可以人工控制标题内容形式，具备更强的多样性。本发明能够选取热门的标题意图组合，生成的标题内容更加具有吸引力；因为模型生成的标题内容和输入的意图组合有关，因此可以通过给定不同的意图组合来控制标题的内容形式，在文章标题需要突出某些方面内容时有很大作用。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 端到端 深度 学习 模型 文章 标题 生成 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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