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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明提供一种基于BERT预训练模型的中文文本摘要抽取方法及装置，所述方法包括：获取待抽取文本并基于LDA融合算法待抽取文本的关键词；将所述待抽取文本输入至BERT预训练语言模型中，得到所述待抽取文本固定维度的句向量；其中，所述BERT预训练语言模型通过对多个文本样本以及对应的样本句向量生成结果训练获取；对所述句向量进行权重计算并基于所述关键词进行权重修正，得到所述待抽取文本的文本摘要。本发明能够通过关键词反映文本的上下文语义，从而提高文本摘要的质量。
主权项：1.一种基于BERT预训练模型的中文文本摘要抽取方法，其特征在于，包括：获取待抽取文本并基于LDA融合算法待抽取文本的关键词；将所述待抽取文本输入至BERT预训练语言模型中，得到所述待抽取文本固定维度的句向量；其中，所述BERT预训练语言模型通过对多个文本样本以及对应的样本句向量生成结果训练获取；对所述句向量进行权重计算并基于所述关键词进行权重修正，得到所述待抽取文本的文本摘要；所述对所述句向量进行权重计算并基于所述关键词进行权重修正，得到所述待抽取文本的文本摘要，具体包括：获取所述句向量中任一目标句子与其他句子的余弦相似度；基于所述余弦相似度计算得到各个所述句向量的权重；对所述句向量的权重基于所述句子关键词、句子位置以及句子长度进行修正，输出所述句向量的权重修正结果，并基于所述权重修正结果得到所述待抽取文本的文本摘要；所述对所述句向量的权重基于所述句子关键词、句子位置以及句子长度进行修正，包括：对所述句向量基于所述句子关键词进行判断，若所述句向量对应的句子包括所述关键词，则提高所述句向量的权重；对所述句向量基于句子位置进行判断，若所述句向量对应的句子位于待抽取文本的首句，则提高所述句向量的权重；对所述句向量基于句子长度进行判断，若所述句向量的长度小于目标长度，则降低所述句向量的权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 基于BERT预训练模型的中文文本摘要抽取方法及装置
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