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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明提供了一种BERT向量化和依存句法的生成式摘要方法及系统，生成式摘要方法包括：将原文文本和摘要文本接入BERT预训练模型，获取句子特征向量；将原文文本和摘要文本采用LTP模型进行句法依存分析，构建依存类型矩阵和邻接矩阵；将依存类型矩阵和邻接矩阵进行注意力权重计算，与所述获取的句子特征向量融合得到多粒度特征语义中间向量；以句子特征向量作为输入序列，采用网络结构为BiLSTM模型的编码器编码得到输出序列；将所述多粒度特征语义中间向量与所述输出序列拼接输入BiLSTM模型的解码器生成结果序列，采用集束搜索生成最终的文本摘要。本发明的生成式摘要方法方法简单，能够更好的捕捉关键信息。
主权项：1.一种基于BERT向量化和依存句法的生成式摘要方法，其特征在于，包括如下步骤：将原文文本和摘要文本接入BERT预训练模型，获取句子特征向量；将原文文本和摘要文本采用LTP模型进行句法依存分析，构建依存类型矩阵和邻接矩阵；将依存类型矩阵和邻接矩阵进行注意力权重计算，与所述获取的句子特征向量融合得到多粒度特征语义中间向量；以句子特征向量作为输入序列，采用网络结构为BiLSTM模型的编码器编码得到输出序列；将所述多粒度特征语义中间向量与所述输出序列拼接输入BiLSTM模型的解码器生成结果序列，采用集束搜索生成最终的文本摘要。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 基于BERT向量化和依存句法的生成式摘要方法及系统
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