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[发明专利]一种慕课的课程概念抽取方法和装置-CN202310780486.4在审
发明人：侯磊;卢梦莹;王禹权;于济凡;孟斌杰;李涓子;郑海涛;唐杰;许斌 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明提供一种慕课的课程概念抽取方法和装置，首先，充分利用预训练语言模型的知识，学习词表中每一个概念的领域分布特征；而后，利用词表中每一个概念的领域分布特征辅助执行视频字幕文本课程概念的自动化标注，去掉领域无关噪音；之后，基于自动化标注的视频字幕文本，构建用于最小化视频字幕文本BIO标注中概念噪声和概念缺失的慕课课程概念标注模型；最后将慕课课程概念标注模型应用到慕课课程概念抽取任务中，从而高效准确地抽取课程中的高质量概念。
一种课程概念抽取方法装置

[发明专利]事件总结文本的生成方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202310993226.5在审
发明人：王皓冉;刘星言;唐然;李峰;冯尧;郑哲;杜楠 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种事件总结文本的生成方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及人工智能领域。该方法包括：基于第一标注信息和第二标注信息，将候选事件数据与第一风格的风格要求进行匹配，并根据匹配结果从多个候选事件数据中筛选得到第一事件数据；基于第一风格对第一事件数据进行文本预测，生成第一事件数据的事件总结文本。通过对事件数据进行文本预测，从而得到事件总结文本，提高了对事件总结文本的生成效率；在生成事件总结文本前，对多个候选事件数据进行了基于第一风格(即要求的风格)的筛选，提高了进行第一风格的文本预测的事件数据的质量，从而生成的事件总结文本与第一风格的适配度较高，提高了生成的事件总结文本准确性。
事件总结文本生成方法装置设备介质程序产品

[发明专利]一种基于大语言模型和流程挖掘数据生成智能分析报告的方法和系统-CN202310956340.0在审
发明人：杨清泉;陈小格;胡世超;郑智先;郑瑶海;韩俐敏 -专利权人：北京璇星科技有限公司
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明涉及报告分析技术领域，尤其涉及一种基于大语言模型和流程挖掘数据生成智能分析报告的系统，包括流程挖掘数据引擎、流程挖掘图表组件、任务编排引擎、大语言模型和自然语言接口。本发明能够分析不同维度的大量数据，并生成对应的智能分析报告，包含数据分析结果和解读建议，且分析过程自动化，无需人工介入干预。
一种基于语言模型流程挖掘数据生成智能分析报告方法系统

[发明专利]摘要抽取方法、装置、设备及存储介质-CN202310090526.2在审
发明人：李俊琪 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种摘要抽取方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取样本文档对应的样本结构图，该样本结构图用于表示句子节点之间的位置关系、词节点之间的关联关系，以及词节点与句子节点之间的归属关系；获取样本结构图中的各个句子节点分别对应的融合特征表示，该融合特征表示聚合有句子节点的特征信息和句子节点的邻居节点的特征信息；通过摘要抽取模型根据各个句子节点分别对应的融合特征表示，得到各个句子节点分别对应的分类结果；根据各个句子节点分别对应的分类结果和标签数据，对摘要抽取模型进行训练。本申请通过考量句子在文档中的位置信息，来对摘要抽取模型进行训练，提高了摘要的抽取准确性。
摘要抽取方法装置设备存储介质

[发明专利]一种文本摘要生成方法、装置、设备及存储介质-CN202310327287.8在审
发明人：刘烨 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本摘要生成方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标文本和目标文本的初始摘要；将目标文本和初始摘要输入关键词提取模型进行关键词提取，得到目标文本的文本关键词；将目标文本和文本关键词输入目标摘要生成模型进行文本摘要生成，得到目标文本的目标摘要；其中，关键词提取模型和目标摘要生成模型是对待训练关键词提取模型和待训练摘要生成模型进行联合训练后得到的，在联合训练的过程中，待训练摘要生成模型的输入为待训练关键词提取模型的输出，待训练关键词提取模型的输入为待训练摘要生成模型的输出。利用本申请提供的技术方案可以修正存在事实不一致性问题的初始摘要，提升目标摘要的准确性。
一种文本摘要生成方法装置设备存储介质

[发明专利]语义融合预训练模型构建方法及跨语言摘要生成方法和系统-CN202310256966.0在审
发明人：潘航宇;席耀一;胡瑞娟;余文涛;李勇;赵俭;刘剑;赵新伟;岳智慧;许岩;孙绍为 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明涉及跨语言处理领域，特别涉及一种语义融合预训练模型构建方法及跨语言摘要生成方法和系统，通过使用语义融合目标函数上对mBART模型进行微调，在自然语言生成任务的交叉熵对数似然目标函数的基础上引入单语语义相似度和跨语言语义相似度提供的语义信息来指导训练过程，其中，单语语义相似度能够从语义层面充分衡量模型产生的摘要与目标语言参考摘要间的相似性，为模型的训练提供文本深层语义的抽象有监督信息，使模型能够从语料中更有效地学习跨语言摘要对齐信息，跨语言语义相似度能够从语义层面充分衡量模型产生的摘要与源语言参考摘要间的相似性，为模型提供更真实准确的语义信息，降低跨语言摘要数据集的误差，提高模型的泛化能力。
语义融合训练模型构建方法语言摘要生成系统

[发明专利]摘要抽取方法、装置及计算机设备-CN201910591171.9有效
发明人：缪畅宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本申请涉及一种摘要抽取方法、装置及计算机设备，获取待抽取文本；基于神经网路模型的句子编码器，确定待抽取文本中各句子属于文本摘要的预测概率；通过神经网络模型的句子抽取器，基于预测概率确定属于待抽取文本的文本摘要的目标句子集；其中，神经网络模型的确定过程包括：获取样本记录，每条样本记录包括样本文本以及众包标注，众包标注包括至少两个标注人员对样本文本进行标注的标注结果；根据标注结果以及学习过程中针对样本文本得到的学习结果，确定回报函数值；基于回报函数值与学习结果，确定句子抽取器及句子编码器。如此，使得摘要抽取的方式多样化，从而，提高摘要抽取的泛化性。
摘要抽取方法装置计算机设备

[发明专利]标记语言文本解析方法及装置、存储介质、电子设备-CN201910678876.4有效
发明人：卓达城 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本公开提供一种标记语言文本解析方法及装置、电子设备、存储介质；涉及计算机技术领域。所述文本解析方法包括：获取标记语言文本，将所述标记语言文本中的数字内容解析为对应的文本类型数据；在接收到针对任意数字内容的应用请求时，将该数字内容对应的文本类型数据解析为对应的数字类型数据。本公开可以提高标记语言文本解析的效率，节省计算机资源。
标记语言文本解析方法装置存储介质电子设备

[发明专利]路面结构层的展示方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010977586.2有效
发明人：康来元 -专利权人：广联达科技股份有限公司
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明提供一种路面结构层的展示方法、装置、计算机设备及可读存储介质，所述方法包括：获取路面结构层图纸中的描述文本，所述描述文本用于描述路面的结构层信息；根据所述描述文本提取路面结构层的结构层名称；根据所述结构层名称提取结构层类型和结构层厚度，所述结构层类型包括面层或基层；以表格方式展示所述结构层名称、结构层类型和结构层厚度，其中属于同一结构层的结构层名称、结构层类型和结构层厚度位于同一行；获取所述路面结构层图纸中与每个结构层对应的加宽数据和放坡数据并显示在所述表格的相应行；根据所述结构层名称、所述结构层类型、所述结构层厚度、所述加宽数据和所述放坡数据生成并显示结构层示意图。
路面结构展示方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于预训练模型的文本摘要生成方法和装置-CN202310857864.4在审
发明人：黄登蓉;岳爱珍;张铮;常冰心;魏子重 -专利权人：山东浪潮科学研究院有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，具体为一种基于预训练模型的文本摘要生成方法和装置，包括以下步骤：收集大规模语言模型微调相关的数据集；大语言模型相关训练数据的前期处理；基于数据处理模块得到训练数据；基于模型训练模块得到的模型，对输入的任何中文文本生成具体的摘要信息；有益效果为：本发明提出的基于预训练模型的文本摘要生成方法和装置，引入时间信息，生成包含时间信息的摘要，更能反映文本信息的变化和演变；大规模语言模型的引入，可以更好的理解文本内容，生成的摘要具有更高的准确度和灵活性；构建的包含时间的样本，有效的克服了大规模语言模型生成摘要的偏差，使得生成的摘要信息更加有针对性和实用性。
一种基于训练模型文本摘要生成方法装置

[发明专利]摘要提取方法以及装置-CN202310532760.6在审
发明人：申琛惠;程丽颖;邴立东 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本说明书实施例提供摘要提取方法以及装置，其中摘要提取方法包括：获取多个文档文本；基于文档标识符，拼接多个文档文本，获得拼接文档文本；将拼接文档文本输入至摘要提取模型，获得摘要提取结果，摘要提取模型基于注意力分布信息对拼接文档文本进行处理，注意力分布信息由第一文档标识符与第一文档文本中的文本字符、第二文档文本中的第二文档标识符确定，第一文档文本与第二文档文本为多个文档文本中任意两个文档文本。基于由多文档的文档标识符和文本字符确定得到的注意力分布信息，对拼接文档文本进行处理获得摘要提取结果，在处理过程中充分考虑到多个文档文本之间字符的关系，提高了对多文档文本进行摘要提取的准确性。
摘要提取方法以及装置

[发明专利]摘要生成方法及装置-CN202210351256.1在审
发明人：管静;王惠欣;冯俊兰;邓超;胡珉 -专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种摘要生成方法及装置，涉及文本摘要技术领域。该摘要生成方法，包括：获取目标向量表示，目标向量表示是目标文本的向量表示；按照静态领域知识库中的描述向量表示与目标向量表示的匹配度从高到低的顺序，从静态领域知识库的描述向量表示中确定K个第一向量表示；从静态领域知识库中获取K个第一领域知识；根据所述K个第一领域知识以及每个所述第一领域知识与所述目标文本的匹配度，生成所述目标文本对应的摘要。上述方案，通过在静态领域知识库中检索匹配K个领域知识的第一向量表示，进而基于该向量表示进行摘要内容的生成，能够提高为目标文本匹配的领域知识的准确度，进而改善为目标文本生成的摘要的质量。
摘要生成方法装置

[发明专利]文本摘要生成方法及系统-CN202310869688.6有效
发明人：李志杰;郭晋;姜波清;于瑞清;刀国羚 -专利权人：乐麦信息技术（杭州）有限公司
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本公开提供一种文本摘要生成方法及系统，包括获取目标文本信息的字节长度，若所述字节长度超过预设字节阈值，则对所述目标文本信息进行筛选确定所述目标文本信息对应的筛选摘要；将所述筛选摘要拆分为多个句子，并将多个句子进行向量化表示，确定多个句子之间的相似度，并将所述多个句子作为节点，所述多个句子之间的相似度作为连接边，构建所述筛选摘要对应的摘要图；通过预设的摘要生成模型提取所述摘要图中节点的局部语义特征、全局语义特征，以及节点中各个词语在节点中的位置信息，并根据注意力机制分别为所述局部语义特征、所述全局语义特征以及所述位置信息分配对应的权重系数，生成所述目标文本信息对应的文本摘要。
文本摘要生成方法系统

[发明专利]基于知识图谱的语义感知自动文本摘要方法-CN202310853694.2在审
发明人：徐菲菲;曹阳泽;王纯;朱轶涛 -专利权人：上海电力大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于知识图谱的语义感知自动文本摘要方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，对待识别文档进行预处理操作，得到预处理文档；步骤S2，将预处理文档输入文档表示转换器，得到文档表示向量；步骤S3，根据预处理文档和文档表示向量，通过双向长短期记忆网络得到主题上下文特征向量；步骤S4，根据RotatE方法构建得到知识图谱的特征矩阵；步骤S5，将主题上下文特征向量与特征矩阵进行连接，再经由自注意矩阵，得到最终上下文主题表示向量；步骤S6，将最终上下文主题表示向量输入TCR‑Enhanced辅助解码层，得到文本摘要。总之，本方法能够提高生成的文本摘要的质量。
基于知识图谱语义感知自动文本摘要方法

[发明专利]一种基于对比学习的文本摘要辅助生成方法-CN202310765480.X在审
发明人：郭哲;张智博;周炜杰;王毅;樊养余 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对比学习的文本摘要辅助生成方法，首先构建了候选摘要生成模型，包含文本嵌入模块和源文本编码模块；文本嵌入模块将源文本分别进行词表分词、词嵌入和位置编码嵌入来获得源文本的嵌入向量；源文本编码模块则负责对源文本进行语义建模和特征提取，得到编码隐向量。然后基于自注意力结构来生成多条候选摘要。接着采用候选摘要生成模型的编码器网络获得句向量编码。最后，基于对比学习思想设计了一种新型排序损失函数，基于该损失函数对每一条候选摘要根据源文本进行语义相似度的有效评价，最终给出源文本最为合理的文本摘要。本发明有效缓解了高概率候选摘要与源本文的语义匹配度低的问题，能够实现高效的文本摘要辅助生成。
一种基于对比学习文本摘要辅助生成方法

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