一种基于递归神经网络语言模型的文档模板自动生成方法及系统
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摘要

本发明公开一种基于递归神经网络语言模型的文档模板自动生成方法及系统。其中方法包括如下步骤:语料库建立步骤:从预设的语料库文档中抽取语料并建立语料库;根据语料库的语料,对多个相同类型的文档进行信息抽取,抽取出与文档相关的结构化文本信息,结构化文本信息包含有字符串;文本深层分析步骤:调用深层表示模型单元,对结构化文本信息进行依存句法分析和篇章级别的修辞关系分析,得到结构化文本信息的句法树和篇章关系;文档模板生成步骤:将结构化文本信息、句法树和篇章关系输入到基于递归神经网络语言模型,生成文档模板。上述技术方案通过基于深度学习和信息抽取技术实现文档模板的自动生成,提高生成效率。

基本信息
专利标题 :
一种基于递归神经网络语言模型的文档模板自动生成方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112541337A
申请号 :
CN202011488032.2
公开(公告)日 :
2021-03-23
申请日 :
2020-12-16
授权号 :
CN112541337B
授权日 :
2022-05-24
发明人 :
倪时龙
申请人 :
格美安(北京)信息技术有限公司
申请人地址 :
北京市大兴区经济开发区科苑路9号1号楼一层
代理机构 :
福州市景弘专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
徐剑兵
优先权 :
CN202011488032.2
主分类号 :
G06F40/186
IPC分类号 :
G06F40/186  G06F40/216  G06F40/295  G06F40/211  G06N3/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F40/186
模板
法律状态
2022-05-24 :
授权
2021-04-09 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 40/186
申请日 : 20201216
2021-03-23 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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