[发明专利]基于Seq2seq模型的摘要生成方法有效
| 申请号： | 202110580129.4 | 申请日： | 2021-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN113312473B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 郭树理;宋晓伟;韩丽娜;杨文涛;王国威 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学;中国人民解放军总医院第二医学中心;海南软件职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F16/34 | 分类号： | G06F16/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Seq2seq模型的摘要生成方法，属于自然语言生成领域。该方法首先将待生成摘要的文本转化为词向量序列；然后将词向量序列输入经训练的Seq2seq模型得到的输出作为摘要。进一步的，对Seq2seq模型中的Encoder编码模型进行了改进，重新定义了LSTM隐层单个细胞节点的输入门和遗忘门结构；对Encoder训练过程中用到的损失函数进行了优化，将训练数据分为子系统，根据不同子系统属性的不同选取适合于子系统特性的损失函数，并根据条件信息熵来计算不同子系统所含信息量的多少，将条件信息熵作为子系统损失函数的权重得到系统的损失函数。对比现有技术，本发明首次将翻译模型Seq2seq用于摘要生成，并根据摘要特点，对Seq2seq进行改进，提高了其在摘要生成时的训练速度和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 seq2seq 模型 摘要 生成 方法 | ||
【主权项】：
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