[发明专利]基于句子向量的多文档摘要自动提取方法及系统有效
| 申请号： | 201810045090.4 | 申请日： | 2018-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN108090049B | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 窦全胜;朱翔 | 申请（专利权）人： | 山东工商学院 |
| 主分类号： | G06F40/10 | 分类号： | G06F40/10 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 264005 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于句子向量的多文档摘要自动提取方法及系统，包括以下步骤：S1、预处理文档集；S2、采用doc2vec模型训练生成句子向量；S3、聚类为各个子主题文档；S4、在各子主题文档中建立句子关系图模型；S5、计算句子权重；S6、抽取句子排序形成摘录。本发明通过大语料集训练doc2vec模型将目标文档集中所有句子用向量表示；用谱聚类聚为各个子主题，在每个子主题中抽取一个句子，从而避免句子冗余问题；按照句子在原文档中的位置排序组成文摘，提高文摘句子的前后连贯性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 句子 向量 文档 摘要 自动 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于句子向量的多文档摘要自动提取方法，其特征是，包括以下步骤：S1：对待提取摘要的文档集进行预处理；S2：采用doc2vec模型训练生成句子向量；S3：将句子向量聚类并将对应句子保存为各个子主题文档；S4：在各子主题文档中建立句子关系图模型；S5:根据步骤S4建立的关系图模型，在各子主题文档中计算句子权重；S6：抽取句子排序形成摘要。
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