任務(wù)旨在通過(guò)對(duì)原文進(jìn)行壓縮提煉,得出簡(jiǎn)明扼要的內(nèi)容描述。針對(duì)中文專(zhuān)利文本,提出了一種基于Patent-Rank算法生成專(zhuān)利摘要的算法。首先,對(duì)候選句群做冗余處理,以去除候選句群中相似度較高的句子;然后,對(duì)專(zhuān)利中的權(quán)利要求書(shū)和說(shuō)明書(shū)構(gòu)建3種不同的相似度計(jì)算方法,以計(jì)算句子之間的影響權(quán)重;最后,選取權(quán)值高的句子輸出,并將其作為專(zhuān)利的摘要。該算法在選取的數(shù)據(jù)集中取得了較好的效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出的算法相比于已有方法在ROUGE值上有顯著提高。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)科學(xué). 2020,47(S1)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

圖模型的PatentRank框架

不同β值的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

不同α值的實(shí)驗(yàn)結(jié)果


本文編號(hào)：3621955