[发明专利]一种抽取式与生成式相结合的公文摘要生成模型有效
| 申请号： | 201910330573.3 | 申请日： | 2019-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN110119444B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 宋荣伟;王进;王鹏 | 申请（专利权）人： | 中电科大数据研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/34 | 分类号： | G06F16/34;G06F40/205;G06F40/242;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/0442;G06N3/0455 |
| 代理公司： | 贵州派腾知识产权代理有限公司 52114 | 代理人： | 谷庆红 |
| 地址： | 550000 贵州省贵阳市贵阳*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种抽取式与生成式相结合的公文摘要生成模型，通过将抽取式摘要和生成式摘要相结合，对公文数据进行筛选与预处理，同时增强了抽取式摘要生成的弱标签数据的语义含义，学习了一个公文文本摘要自动生成模型来实现公文摘要的自动生成，相对于传统的基于端到端并加入注意力机制的摘要生成方法，本方法解决了缺少训练数据的问题，并针对公文数据的特征进行了数据筛选与语义增强，从而能够更准确的表征公文文本的语义含义。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 抽取 生成 相结合 公文 摘要 模型 | ||
【主权项】：
1.一种抽取式与生成式相结合的公文摘要生成模型，其特征在于：首先筛选公文内容，去除公文摘要噪声数据，并对处理后的数据进行清洗、预处理，然后采用抽取式摘要模型生成弱标签数据集A，其次通过摘要连贯性和增加高置信度样本数的方式增强弱标签数据集A的质量，最后采用弱标签数据集A训练生成式摘要模型，获取公文摘要生成模型。
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