[发明专利]一种基于递归神经网络语言模型的文档模板自动生成方法及系统有效
| 申请号： | 202011488032.2 | 申请日： | 2020-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN112541337B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 倪时龙 | 申请（专利权）人： | 格美安（北京）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/186 | 分类号： | G06F40/186;G06F40/216;G06F40/295;G06F40/211;G06N3/04 |
| 代理公司： | 福州市景弘专利代理事务所(普通合伙) 35219 | 代理人： | 徐剑兵;林祥翔 |
| 地址： | 100176 北京市大*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于递归神经网络语言模型的文档模板自动生成方法及系统。其中方法包括如下步骤：语料库建立步骤：从预设的语料库文档中抽取语料并建立语料库；根据语料库的语料，对多个相同类型的文档进行信息抽取，抽取出与文档相关的结构化文本信息，结构化文本信息包含有字符串；文本深层分析步骤：调用深层表示模型单元，对结构化文本信息进行依存句法分析和篇章级别的修辞关系分析，得到结构化文本信息的句法树和篇章关系；文档模板生成步骤：将结构化文本信息、句法树和篇章关系输入到基于递归神经网络语言模型，生成文档模板。上述技术方案通过基于深度学习和信息抽取技术实现文档模板的自动生成，提高生成效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 递归 神经网络 语言 模型 文档 模板 自动 生成 方法 系统 | ||
【主权项】：
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