[发明专利]文本关键信息的识别方法、电子装置及可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201810449138.8 申请日: 2018-05-11
公开(公告)号: CN108664473A 公开(公告)日: 2018-10-16
发明(设计)人: 李正洋;李海疆 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F17/27 分类号: G06F17/27;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 代理人: 高杰;于志光
地址: 518000 广东省深*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明涉及一种文本关键信息的识别方法、电子装置及可读存储介质,该方法包括:在收到待识别文本后,对收到的待识别文本利用预先确定的分词模型进行分词处理,得到所述待识别文本的各个分词;其中,所述预先确定的分词模型为预先通过对采用序列标注法标注的预设数量样本语句进行训练得到的长短期记忆循环神经网络模型;基于所述待识别文本中各个分词的词频、位置及词跨度,并根据预设评分公式计算得到每个分词的评分,按评分从高到低的顺序对所述待识别文本中各个分词进行排序,提取出排序靠前的分词作为关键词,根据提取出的关键词获取所述待识别文本的关键信息。本发明能使用户快速准确地获取待识别文本中的关键信息。
搜索关键词: 文本 分词 关键信息 可读存储介质 电子装置 预先确定 预设 排序 循环神经网络 词频 关键词获取 分词处理 评分公式 序列标注 语句 标注 样本 跨度
【主权项】:
1.一种电子装置,其特征在于,所述电子装置包括存储器、处理器,所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的文本关键信息的识别系统,所述文本关键信息的识别系统被所述处理器执行时实现如下步骤:在收到待识别文本后,对收到的待识别文本利用预先确定的分词模型进行分词处理,得到所述待识别文本的各个分词;其中,所述预先确定的分词模型为预先通过对采用序列标注法标注的预设数量样本语句进行训练得到的长短期记忆循环神经网络模型;基于所述待识别文本中各个分词的词频、位置及词跨度,并根据预设评分公式计算得到每个分词的评分,按评分从高到低的顺序对所述待识别文本中各个分词进行排序,提取出排序靠前的分词作为关键词,根据提取出的关键词获取所述待识别文本的关键信息。
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