申请/专利权人：东南大学

申请日：2024-01-15

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874220A

主分类号：G06F16/34

分类号：G06F16/34;G06F16/31;G06F40/279;G06F40/216;G06F40/30;G06N3/0455;G06N3/042;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种基于关键事件的多文档摘要生成方法，首先通过互联网采集同一主题下的多篇媒体文章，并在文档集合基础上按人工规则生成标准摘要构造出样本数据集；然后对数据集进行预处理，生成训练模型的输入数据；接着构建基于关键事件融合的序列到序列多文档摘要生成模型；最后基于训练完毕后的模型进行输出模型的构建，并利用输出模型对待进行摘要的文档集合进行自动摘要生成。本发明利用事件抽取技术提取出多个文档中的包含动静态信息的关键事件来挖掘出多篇文档的关系，能够多层次地对摘要生成过程进行引导，从而提高摘要结果的信息覆盖度与事实一致性，突出原文中的事件信息，增强摘要逻辑性。

主权项：1.一种基于关键事件的多文档摘要生成方法,其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：积累样本数据集，步骤2：数据预处理，步骤3：训练基于关键事件的多文档摘要生成模型，步骤4，利用训练完毕的模型构建输出模型生成摘要。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种基于关键事件的多文档摘要生成方法

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