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申请/专利权人：广东瑞和通数据科技有限公司;杰软科技(集团)有限公司
摘要：本申请提供一种基于深度学习的行业报告生成方法及系统，使用自然语言处理技术对行业文本的文本质量进行分析，帮助识别更好的原始资料。在自然语言处理网络在调校环节，引入了隐式表示推理的协同训练任务。根据此，令自然语言处理网络在进行文本质量推理学习的过程中，根据隐式表示推理学习，获得各个文本段落更加丰富的文本隐式表示，帮助缓解质量划分网络出现过度训练产生的高方差问题和早停现象，如此，增加神经网络对行业文本的质量识别能力和普适性，帮助在海量的行业文本中确定高质量的行业文本，以生成准确可靠且高质量的行业报告。
主权项：1.一种基于深度学习的行业报告生成方法，其特征在于，包括：获取原始行业文本数据的段落集合隐式表示；将所述段落集合隐式表示进行隐式表示强化操作得到拟加载段落集合隐式表示；将所述拟加载段落集合隐式表示加载到自然语言处理网络，得到所述原始行业文本数据的行业文本质量，其中，所述自然语言处理网络为依据隐式表示推理学习以及文本质量推理学习进行有标签调校获得，所述自然语言处理网络的输入为第一文本模板库，所述第一文本模板库包括第一文本模板隐式表示和所述第一文本模板隐式表示的先验标记，所述先验标记表征所述第一文本模板隐式表示的行业文本质量，所述第一文本模板隐式表示是执行完隐式表示强化操作的文本隐式表示；将满足预设行业文本质量条件的原始行业文本数据作为行业报告的参考数据，以便根据所述参考数据进行行业报告生成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东瑞和通数据科技有限公司 杰软科技(集团)有限公司 基于深度学习的行业报告生成方法及系统
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