[发明专利]篇章要点检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种篇章要点检测方法，其特征在于，包括：

获取与待测篇章对应的题干的语义表示，以及所述待测篇章中每个文本单元的语义表示；

基于所述题干的语义表示，在所述题干对应的答题库中选取满足所述题干规定的答题要点的范文；

获取所述范文的语义表示，并基于所述待测篇章中每个文本单元与所述范文的语义表示间的相似度，确定所述待测篇章中属于篇章要点的文本单元。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与待测篇章对应的题干的语义表示，包括：

确定所述题干中每个句子的句子特征向量；

对所述题干中各句子间的句子特征向量做注意力操作，得到每个句子的注意力得分；

基于所述题干中每个句子的句子特征向量及其注意力得分，确定所述题干的上下文表示向量，作为题干的语义表示。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述题干中每个句子的句子特征向量，包括：

对所述题干中每个句子进行分词，得到每个句子的分词结果；

确定每个句子中各分词的词嵌入向量，并基于各分词的词嵌入向量确定对应句子的句子特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述题干的语义表示，在所述题干对应的答题库中选取满足所述题干规定的答题要点的范文，包括：

对于所述答题库中每一份答题篇章，确定所述答题篇章中每个句子的句子特征向量；

基于所述答题篇章中每个句子的句子特征向量，以及所述题干的语义表示，确定每个句子与所述题干规定的答题要点的关联程度；

选取所述答题篇章中关联程度满足设定关联程度条件的目标句子，由目标句子组成所述答题篇章对应的要点句集合；

基于答题库中每一答题篇章对应要点句集合的大小及设定范文选取策略，选取目标答题篇章对应的要点句集合组成范文。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述答题篇章中每个句子的句子特征向量，以及所述题干的语义表示，确定每个句子与所述题干规定的答题要点的关联程度，包括：

将所述题干的语义表示分别与所述答题篇章中每个句子的句子特征向量做注意力操作，得到答题篇章中每个句子相对于题干的注意力得分，作为句子与题干规定的答题要点的关联程度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定每个句子与所述题干规定的答题要点的关联程度的过程，还包括：

对所述答题篇章中各句子间的句子特征向量做注意力操作，得到每个句子的篇章内注意力得分；

将所述答题篇章中每个句子的篇章内注意力得分与相对于题干的注意力得分相加，得到每个句子的总注意力得分，作为句子与题干规定的答题要点的关联程度。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取所述范文的语义表示，包括：

基于所述范文中每一目标句子的句子特征向量及其与所述题干规定的答题要点的关联程度，确定所述范文的上下文表示向量，作为范文的语义表示。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述范文为多个；

所述基于所述待测篇章中每个文本单元与所述范文的语义表示间的相似度，确定所述待测篇章中属于篇章要点的文本单元，包括：

针对每个文本单元，判断其与各范文的语义表示间的相似度中，超过设定相似度阈值的个数；

基于超过设定相似度阈值的个数，以及所述范文的个数，按照设定投票策略，确定所述文本单元是否属于篇章要点。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括：

对于确定属于篇章要点的文本单元，基于该文本单元与各范文的语义表示间的相似度，确定该文本单元属于篇章要点的置信度。