一种训练文本摘要生成模型的方法和装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201811541752.3
IPC分类号：G06F17/27;G06F16/21
申请日期：
2018-12-17
申请人：
北京百度网讯科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种训练文本摘要生成模型的方法和装置
申请号	CN201811541752.3	申请日期	2018-12-17
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-04-16	公开/公告号	CN109635302A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/27 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/20 处理自然语言数据的（语言分析或综合入G10L）〔6〕 G06F17/27 自动分析的，例如语法分析、正射校正的〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;2;7;;;G;0;6;F;1;6;/;2;1查看分类表>
申请人	北京百度网讯科技有限公司	申请人地址	北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京百度网讯科技有限公司	当前权利人	北京百度网讯科技有限公司
发明人	卞东海;蒋帅;陈思姣;罗雨;曾启飞
代理机构	北京市铸成律师事务所	代理人	王珺;武晨燕

摘要

本发明实施例提出一种训练文本摘要生成模型的方法和装置，其中方法包括：确定与文本摘要生成模型的目标似然函数等价的等价目标函数；所述等价目标函数由采用第一动态词汇表生成摘要的第一损失回报、采用第二动态词汇表生成摘要的第二损失回报、所述第一动态词汇表的生成概率、以及所述第二动态词汇表的生成概率确定；其中，所述第一动态词汇表包括词汇选择概率最大的多个词汇，所述第二动态词汇表包括根据词汇选择概率进行加权采样得到的词汇；计算所述等价目标函数的值，对所述等价目标函数的值进行优化，以训练所述文本摘要生成模型。本发明实施例能够使文本摘要生成的结果更快、生成质量更高。

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