CN114692605B 一种融合句法结构信息的关键词生成方法及装置 （东南大学）_第1页
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号一种融合句法结构信息的关键词生成方法本发明公开了一种融合句法结构信息的关码器和基于图卷积网络的图编码器分别获取文发明通过句法结构信息弥补顺序编码存在的长2通过爬虫工具收集多个媒体平台的新闻文章，积累样本数据集，然首先通过顺序编码和结构编码双编码方式学习单词表示；然后对于需预测关键词的新闻文章，首先用句法依存分析工具分析句子步骤3-1包括如下具体过程：输入层接收文本单词序列作为输入，利用预训练的3h=concat瓜;历其中ut为词嵌入，表示前一个GRU单元的状态向量，表示下采用GCN网络学习构建好的文本图数据；GCN利用邻居节点聚合方式进行节点信息更子步骤3-4包括如下具体过程：采用多个相同的解码器并行解码方式生成关键词；其其中，表示文本序列第i个单词经过BiGRU计算得到的特征向量，g为子主题特征向s为原文单词特征向量构成的特征矩阵；vocab+λjuj-1jλ)子步骤3-5包括如下具体过程：本层生成的关键词与参考关键词的交叉熵损失作为所44.一种融合句法结构信息的关键词生成装置，包括存储器、利要求1-3中任意一项所述的融合句法结构信息5[0002]随着计算机网络的普及和通信技术的发展，在社会经济文化活动以及日常生活[0003]当前关键词生成模型都是基于一种序列到序列(SequencetoSequence,用循环神经网络(RerrentNeuralNetwork,RNN)实现编码器和解码器，而RNN存在长时遗忘过聚类方式显示指导解码器生成多样化的关键[0005]为实现上述发明目的，本发明所述的一种融合句法结构顺序和图编码器得到文章的特征表示；最后将特征表示输入解码器生成新闻文章的关键6[0011]子步骤3-1，构建输入层，输入层接收文本单词序列作为输入，利用预训练的[0025]子步骤3-4，构建关键词解码层；采用多个相同的解码器并行解码方式生成关键7vocab+λjuj-1j[0047](1)本发明引入结构化知识，能够有效地提取文本的结构特征弥补顺序编码存在8[0055]步骤3，利用步骤2处理后的数据集D对融合句法结构信息的关键词生成模型进行[0056]子步骤3-1，构建输入层，输入层接收文本单词序列作为输入，利用预训练的9vocab+λju

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