申请/专利权人：浙江方正印务有限公司

申请日：2020-12-01

公开（公告）日：2021-03-26

公开（公告）号：CN112562669A

主分类号：G10L15/22(20060101)

分类号：G10L15/22(20060101);G10L15/26(20060101);G10L15/18(20130101);G10L15/16(20060101);G10L15/06(20130101);G10L25/54(20130101);G10L25/30(20130101);G10L13/04(20130101);G10L13/047(20130101);G10L13/08(20130101);G06F16/332(20190101);G06F16/34(20190101);G06F40/289(20200101);G06F40/30(20200101);G06F40/211(20200101);G06F40/216(20200101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N5/04(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.12#授权;2021.04.13#实质审查的生效;2021.03.26#公开

摘要：本发明公开的智能数字报自动摘要与语音交互聊新闻方法及系统，采用自注意力层组建神经网络用于文本智能摘要生成方法，系统包含：算法、调度、唤醒、搜索、语音识别、合成、聊天新闻技术，尤其是关于智能摘要、聊天新闻，实现对海量新闻智能高效提炼总结文本的主旨，简练易读，个性化新闻推荐，话题识别与跟踪。实时拾音、超声滤除，注意力神经网络解决传统文本的高维度，数据稀疏及缺乏语义方法，在语音输出中，赋予“精选、能听、会说、懂你、会答”式的智能人机交互体验。

主权项：1.一种智能数字报自动摘要与语音交互聊新闻方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取数字报文本；S2、通过所述获取数字报文本，然后在深度学习模型的训练中所包含的标题、文本的特征信息，注意力神经网络对数字报文本所述特征文字信息进行分析、处理得出交叉熵损失函数；基于自注意力Attention机制的神经网络模型，利用向量矩阵特征的通道信息及空间信息设计注意力的自注意力模块，使模型能够把“注意力”放在更有用的信息上，该模块应用Attention神经网络架构，对计算交叉熵作为模型损失函数，最大池化得到的信息通道和空间的选择。提出CBAM模块的注意力能力得到最终的摘要结果；S3所述智能语音交互唤醒模式唤醒词“小新”，得到“能听、会说、懂你、会答”式的智能语音输入口。

全文数据：

权利要求：

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