预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10

亲,该文档总共13页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115496060A(43)申请公布日2022.12.20(21)申请号202110676141.5(22)申请日2021.06.18(71)申请人中国农业大学地址100193北京市海淀区圆明园西路2号(72)发明人高万林何东彬于丽敏任延昭陶莎刘新亮赵龙(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002专利代理师王宇杨(51)Int.Cl.G06F40/258(2020.01)G06F40/211(2020.01)G06K9/62(2022.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称主题标签确定方法、装置、电子设备及存储介质(57)摘要本发明提供一种主题标签确定方法、装置、电子设备及存储介质,应用于自然语言处理技术领域,可以降低主题发现术语的认知开销。该方法包括:获取目标主题的目标候选句集合;将所述目标候选句集合输入双注意力神经网络模型,得到所述目标主题的主题标签,所述主题标签中的句子为所述目标候选句集合中的部分句子;其中,所述双注意力神经网络模型是基于不同主题的候选句集合训练得到的,所述双注意力神经网络模型用于根据目标候选句集合的正注意力评分和负注意力评分确定每个句子的选取概率。CN115496060ACN115496060A权利要求书1/2页1.一种主题标签确定方法,其特征在于,包括:获取目标主题的目标候选句集合;将所述目标候选句集合输入双注意力神经网络模型,得到所述目标主题的主题标签,所述主题标签中的句子为所述目标候选句集合中的部分句子;其中,所述双注意力神经网络模型是基于不同主题的候选句集合训练得到的,所述双注意力神经网络模型用于根据目标候选句集合的正注意力评分和负注意力评分确定每个句子的选取概率。2.根据权利要求1所述的主题标签确定方法,其特征在于,所述双注意力神经网络模型具体用于:将所述目标候选句集合中的句子分别进行上下文嵌入编码生成张量集合;抽取所述张量集合中每个句子张量的主题特征;根据所述主题特征分别确定每个句子张量的正注意力评分和负注意力评分,所述正注意力评分用于评价句子的包容性,所述负注意力评分用于评价句子的互斥性;根据所述正注意力评分和所述负注意力评分确定每个句子的选取概率;根据所述目标主题的主题标签长度和所述选取概率确定所述目标主题的主题标签。3.根据权利要求2所述的主题标签确定方法,其特征在于,所述根据所述主题特征分别确定每个句子张量的正注意力评分和负注意力评分,包括:将所述主题特征输入正注意力评分模型得到所述句子张量的正得分向量,将所述主题特征输入负注意力评分模型得到所述句子张量的负得分向量;基于所述目标候选句集合与所述目标主题的相关度向量值,根据所述正得分向量确定所述张量集合的正注意力评分,根据所述负得分向量确定所述张量集合的负注意力评分。4.根据权利要求3所述的主题标签确定方法,其特征在于,所述正注意力评分模型和所述负注意力评分模型采用多头自注意力机制。5.根据权利要求3所述的主题标签确定方法,其特征在于,所述正注意力评分模型和所述负注意力评分模型采用长短期记忆网络LSTM机制。6.一种主题标签确定装置,其特征在于,包括:获取模块和处理模块;所述获取模块,用于获取目标主题的目标候选句集合;所述处理模块,用于将所述目标候选句集合输入双注意力神经网络模型,得到所述目标主题的主题标签,所述主题标签中的句子为所述目标候选句集合中的部分句子;其中,所述双注意力神经网络模型是基于不同主题的候选句集合训练得到的,所述双注意力神经网络模型用于根据目标候选句集合的正注意力评分和负注意力评分确定每个句子的选取概率。7.根据权利要求6所述的主题标签确定装置,其特征在于,所述双注意力神经网络模型具体用于:将所述目标候选句集合中的句子分别进行上下文嵌入编码生成张量集合;抽取所述张量集合中每个句子张量的主题特征;根据所述主题特征分别确定每个句子张量的正注意力评分和负注意力评分,所述正注意力评分用于评价句子的包容性,所述负注意力评分用于评价句子的互斥性;根据所述正注意力评分和所述负注意力评分确定每个句子的选取概率;根据所述目标主题的主题标签长度和所述选取概率确定所述目标主题的主题标签。2CN115496060A权利要求书2/2页8.根据权利要求7所述的主题标签确定装置,其特征在于,所述双注意力神经网络模型具体用于:将所述主题特征输入正注意力评分模型得到所述句子张量的正得分向量,将所述主题特征输入负注意力评分模型得到所述句子张量的负得分向量;基于所述目标候选句集合与所述目标主题的相关度向量值,根据所述正得分向量确定所述张量集合的正注意力评分,根据所述负得分向量确定所述张量集合的