龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于滑动生成和自一致性的事实一致的文本摘要生成方法和系统，属于自然语言处理技术领域，包括：将整篇文章划分为相互重叠的文本片段，使用大模型为文本片段生成局部摘要；对所有局部摘要中的句子执行词法聚类，同一事件的相关陈述构成一个簇，过滤掉小的句子簇；根据语义对同一事件的陈述进行分类，利用多数投票算法选择句子并整合成事实一致的整体摘要。本发明首次提出一种零样本大模型忠实度增强方式，不需要外部资源和额外训练，结合滑动窗口和自一致性原则，提高了文本摘要的事实一致性，同时保持了文本摘要的信息度和流畅度，并且能够应用于不同的模型以及各种长度和类型的文本。
主权项：1.一种基于滑动生成和自一致性的事实一致的文本摘要生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：设置指定大小的滑动窗口，以文本开头为起点截取文本片段，将起点沿着文本行进方向移动滑动步长的距离，直到将整个文本截取为多个文本片段停止，其中，滑动窗口的大小不小于滑动步长；将所有文本片段输入大模型，得到各自对应的局部摘要；步骤2：对局部摘要进行句子划分并按照生成顺序赋予序号标签，利用词法聚类算法将词法相似且相似数量不少于密度阈值的句子聚类为句子簇，所述词法相似是指句子间距离小于距离阈值；步骤3：将每个句子簇输入大模型中按照语义划分类别，采用多数投票算法选择包含最多句子的类别作为正确语义类别，选择正确语义类别中序号标签最大的句子存入文本摘要句子集，利用大模型找到文本摘要句子集中的句子在文本中对应内容的位置，并生成连接词按照位置顺序排列连接，得到文本摘要。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于滑动生成和自一致性的事实一致的文本摘要生成方法和系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号