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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第三十研究所
摘要：本发明提供了一种基于情感感知和强化学习的中文观点摘要抽取方法，包括：将输入文本输入到模型中，其中，所述模型包括由Bi‑LSTM构建的编码器和由LSTM构建的解码器；分别在编码器和解码器添加内注意力机制，获取编码器和解码器的语义向量表示；在编码器构建情感注意力机制，用于得到输入序列的情感向量；引入指针生成机制确定输出字符从固定词库或源文本中生成指向的最终概率分布；构建情感交叉熵损失函数进行模型预训练，再将评价指标通过强化学习引入训练过程，构建混合损失函数，在预训练模型基础上重新完成模型训练。本发明通过分析解决中文长文本观点摘要可读性的关键因素，可为中文长文本观点摘要抽取研究提供理论研究基础和可行性方案。
主权项：1.一种基于情感感知和强化学习的中文观点摘要抽取方法，其特征在于，包括：将输入文本输入到模型中，其中，所述模型包括由Bi-LSTM构建的编码器和由LSTM构建的解码器；分别在编码器和解码器添加内注意力机制，获取编码器和解码器的语义向量表示；在编码器构建情感注意力机制，用于获取输入序列的情感向量；对编码器的语义向量、情感向量，解码器的语义向量和解码器当前隐藏状态获取预测输出映射到词库的概率分布以及生成概率，进而确定输出字符从固定词库或源文本中生成指向的最终概率分布；构建情感交叉熵损失函数并作为目标函数进行模型预训练，再将评价指标通过强化学习引入训练过程构建混合损失函数，在预训练模型基础上重新完成模型训练，根据训练完成的模型完成即可完成中文观点摘要抽取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第三十研究所 一种基于情感感知和强化学习的中文观点摘要抽取方法
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