基于案件属性感知的案件倾向性抽取式摘要方法

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摘要

本发明涉及基于案件属性感知的案件倾向性抽取式摘要方法。本发明根据案件属性词构建案件信息库并提出基于案件属性感知的层级选择性编码结构、提出案件倾向性联合注意力机制，获得更倾向于涉案新闻的文本语义表征、通过句子打分与选择框架联合学习完成摘要句的抽取。本发明基于涉案新闻文本数据集的实验结果表明，本文模型的Rouge评价指标均取得显著提升并抽取出更倾向于与案件相关的摘要句。且在涉案新闻文本数据集上，加入案件信息库可以有效的提升新闻摘要句与领域的相关性，实验结果表明本发明提出方法的有效性。

基本信息

专利标题：

基于案件属性感知的案件倾向性抽取式摘要方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112287687A

申请号：

CN202010980726.1

公开（公告）日：

2021-01-29

申请日：

2020-09-17

授权号：

CN112287687B

授权日：

2022-06-14

发明人：

余正涛闫婉莹郭军军相艳黄于欣线岩团

申请人：

昆明理工大学

申请人地址：

云南省昆明市五华区学府路253号

代理机构：

昆明人从众知识产权代理有限公司

代理人：

何娇

优先权：

CN202010980726.1

主分类号：

G06F40/30

IPC分类号：

G06F40/30 G06F40/279 G06F40/258 G06F40/211 G06F16/35 G06F16/951 G06N3/04 G06N3/08