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申请/专利权人：北京工业大学
摘要：一种文本摘要质量评价方法属于自然语言处理领域，针对模型生成文本质量问题。深度学习下的文本生成技术已经取得了很大的进步，可以针对一篇文本生成相关的摘要，可以保证摘要的抽象性和多样性。但是深度学习模型生成的摘要还是存在词语重复，语义不相关的问题，不能直接用于生产环境，而且人工审核难度大。本方法针对深度学习模型生成的摘要进行质量评价，设计了语言质量网络和语义质量网络，主要从语法和语义两方面解决生成文本的质量评价问题。本方法使得摘要质量评价的效率得到很大提升。
主权项：1.一种自动文本摘要质量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建语言质量网络的正负样本，并进行文本数据的处理；步骤2、构建语言相似网络的正负样本，并进行文本数据的处理；步骤3、微调语言质量网络，直至模型收敛；步骤4、微调语言相似网络，直至模型收敛；步骤5、融合语言质量得分和语义相似得分，将摘要质量模型得到的质量分数与摘要语义相似模型的分数进行相乘，得出摘要质量得分；其特征在于：语言质量网络如Model1公式所示， 其中r表示一个二值向量0或1，是由伯努利模型以p概率产生；σ作为激活函数，W是连接预训练模型输出与质量网络输入的权重向量，X为输入向量，b为偏置初始值，取值为0.1，sigmoid函数作为激活函数计算出最后的质量得分；语言相似网络如Model2公式所示，Model2＝sigmoidσW2σW1X+b1+b2W1是通用语义空间转为相似语义空间的参数向量，b1为偏置值，W2为相似语义空间进一步转换的参数向量，b2为偏置值；最后将两个Model得分进行综合，得到摘要的质量得分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种文本摘要的质量评价方法
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