本发明公开了一种基于对比学习的医疗问题摘要生成方法和装置，属于人工智能、自然语言处理领域。本发明要解决的技术问题为如何使用自然语言处理技术，为较长的患者健康问题自动生成简短的摘要，以便于在标准问答数据库中检索与之匹配的常见问题。采用的技术方案为：①一种基于对比学习的医疗问题摘要生成方法，该方法包括如下步骤：S1、构建医疗问题摘要生成数据集；S2、构建困难负样例；S3、构建医疗问题摘要生成模型；S4、训练医疗问题摘要生成模型。②一种基于对比学习的医疗问题摘要生成装置，该装置包括：医疗问题摘要生成数据集构建单元、困难负样例构建单元、医疗问题摘要生成模型构建单元及医疗问题摘要生成模型训练单元。
📄 2023104963214
📂 G06F16_34
👤 齐鲁工业大学(山东省科学院)
📅 2023-04-27
一种基于深度学习的新闻文本摘要生成方法，包括以下步骤：1)爬取新闻标题和新闻文本，获得原始数据；2)对数据进行预处理，获得模型所需的数据格式；3)利用Bert模型作为核心来构建抽取式和生成式的摘要生成系统；4)抽取式模型先对输入文本抽取出与标题相关度高的句子，用作生成式模型的指导信号；5)输入文本和指导信号输入给生成式模型，生成最终摘要；6)将生成摘要与参考摘要进行对比评价。本发明结合抽取式与生成式摘要模型对新闻文本进行摘要生成，可以让冗长的文本精简化，快速获取其中的关键信息。
📄 2022105896693
📂 G06F16_34
👤 浙江工业大学
📅 2022-05-26
基于用户交互的主题模型提升方法，包括：步骤1：文档数据预处理；对语料库中每一篇文档进行数据预处理，获得语料库中每个词的重要性列表L；使用气泡云图对词的重要性列表L进行可视化，在该可视化界面交互进行去停词操作；步骤2：主题模型建模和分析结果的可视化；利用预处理好的语料库作为输入，通过LDA主题模型训练得到主题‑文档分布和主题‑词分布；通过统计的方法提取主题模型的信息，并设计数据可视化视图来展示信息；步骤3：基于用户交互的模型提升阶段；对主题模型分析结果可视化视图进行分析和探索，分析当前主题模型的不足；然后将先验知识带入模型中再次训练；对前后两次模型输出的结果进行统计计算；最后重复该步骤进行迭代优化。
📄 2018113756212
📂 G06F16_34
👤 浙江工业大学
📅 2018-11-19
一种基于三元组抽取的时序数据可视分析方法，包括以下步骤：采用Hanlp中的依存句法分析模块，对时序数据进行三元组抽取；借助三元组，以故事线的形式展示实体间关系，并且使用启发式顶点排序算法和DAG扫描算法对不同时间的实体进行排序，以减少故事线的摆动与交叉。在完成上述步骤后，再二阶优化方程进行布局优化。最后设计一套可视分析系统，允许用户交互式探索实体间的关系随时间的演变。本发明把从时序数据中提取到的三元组，以故事线的形式展示，并用提取到的三元组，丰富故事线中实体之间的关系，使得到的故事线布局可以传递更多信息，并且用足球文字直播数据进行实证研究来分析方法的有效性。
📄 2021106770448
📂 G06F16_34
👤 浙江工业大学
📅 2021-06-18
本发明公开了一种面向复杂场景描述的自动流程建模方法，首先，使用基于共享表示学习和结构化预测的方法，同步实现事件发现和事件关系抽取两个重要基础工作。其次，通过流程模型构建方法整合事件以及事件关系，得到从复杂场景描述中抽取的流程模型。最后，为了检测流程模型抽取的有效性，本发明通过基于图神经网络的流程模型相似度计算方法得到抽取出的流程模型与真实流程模型间的图相似度分数。本发明能够通过事件发现、事件关系抽取、流程模型构建等技术，从复杂场景的描述文本中自动抽取出业务流程模型。本发明使用了新颖的结合深度学习的流程模型一致性检测方法，能够快速客观地评估自动流程建模后结果的准确性。
📄 202310535108X
📂 G06F16_34
👤 浙江工业大学
📅 2023-05-09
一种基于多目标优化的时序事件三元组可视布局方法和系统，其方法：(1)对原始文本数据进行处理，使用HanLP技术从原始文本数据中提取SPO三元组，得到结构化数据；(2)根据时序事件可视化设计需求，总结出两个优化目标，构建多目标优化模型；(3)为多目标优化模型定义约束条件；(4)采用python程序实现多目标优化模型，并通过Gurobi勘探解集空间得到多目标优化模型的最优解。本发明增加了故事线可视化中信息表达的数量和质量，提供了更清晰美观的可视化布局。
📄 2023108656855
📂 G06F16_34
👤 浙江工业大学
📅 2023-07-14
本发明公开了一种融合眼动数据的个性化文本摘要生成方法和系统，采集用户阅读屏幕上文本的眼动数据和截取文本图像界面，对眼动数据分析和识别文本图像中的单个文字坐标，构建注视点‑词语映射方法，然后根据眼动注视、扫视和回视计算词语的得分并根据得分提取关键词，在提取关键词后，将关键词组成眼动关键信息，使用双向长短期记忆网络编码，使用内注意力模型解决摘要生成过程中产生的重复词语，进而输入到指针生成器网络中生成个性化的文本摘要。本发明生成的文本摘要个性化效果明显，在相关指标评估中得分较高，融合用户个性化信息的同时减少了用户手动操作的步骤。
📄 2022104921819
📂 G06F16_34
👤 浙江工业大学
📅 2022-05-07
本发明涉及一种基于偏序格的大型语义图近似摘要方法及系统，属于计算机领域。本发明首先根据关系类型指标将语义图分为两类，针对每一类语义图的特点，再利用代数结构中偏序格这一数学模型对语义图中的实体和关系生成格结构，作为该类语义图的摘要。对于两类语义图，本发明给出了摘要的方法和相应的摘要信息度指标，以对生成的语义图摘要进行评估，从而达到高效提取大型语义图关键信息的目的。
📄 2022100496872
📂 G06F16_34
👤 西南大学
📅 2022-01-17
本发明提出了一种结合全局主题信息的摘要生成方法，包括以下步骤：S1，抽取原文的关键主题信息；S2，将关键主题信息与原文表示融合；S3，采用指针生成网络生成摘要。本发明能够从原文主题的角度生成更加符合原文的摘要，通过引入主题信息令摘要对原文主题的覆盖度和摘要的流畅性均有提升。
📄 2022112213427
📂 G06F16_34
👤 重庆理工大学
📅 2022-10-08
一种基于形式概念分析技术的增量式实体摘要生成方法，包括如下步骤：S100：分别构造初始知识图谱RDF数据的初始形式背景k1及新增知识图谱RDF数据的新增形式背景k2；S200：分别构造初始形式背景k1的概念格C1及新增形式背景k2的概念格C2；S300：对概念格C1的外延和概念格C2的外延求交集，得到集合T；S400：由集合T中的外延元素，得到对应的内涵，构成最终的概念格；S500：基于所形成的最终的概念格，利用排序算法，得到实体摘要。该方法能够挖掘出最重要、最具代表性的三元组且在动态知识图谱背景下，能够有很好的处理性能。
📄 2019112623699
📂 G06F16_34
👤 陕西师范大学
📅 2019-12-10
本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种文章题目自动生成方法，解决现有混合式题目生成方法存在着生成的题目可读性较差以及题目不够连贯的问题。本发明包括(1)输入文章；(2)对文章进行预处理；(3)对文章进行数据增强处理；(4)基于抽取式模型生成候选摘要；(5)根据步骤(4)中得到的候选摘要分别基于生成式模型生成候选题目；(5)基于3‑gram语言模型对生成的候选题目进行可读性评估获得连贯性最强的候选题目则为文章生成的题目。
📄 2019107195677
📂 G06F16_34
👤 成都信息工程大学
📅 2019-08-06
本发明公开了一种话题演变的可视化展现方法，包括：提取涉及同一事件的多个文本资料的主题，并确定每一所述主题之间的关联关系，以建立一主题流；从多个所述主题中筛选出包含重要事件的多个第一主题；提取每一所述第一主题的关键字，并确定每一所述第一主题的关键字的关联关系；及将每一所述第一主题的关键字及其关联关系添加至所述主题流，以生成与所述多个文本资料对应的话题演变脉络图。本发明还提供一种应用服务器及计算机可读存储介质。本发明提供的话题演变的可视化展现方法、应用服务器及计算机可读存储介质可将一事件的话题演变过程进行可视化显示，让用户能够快速地了解和分析整个事件的演变过程。
📄 2018100318597
📂 G06F16_34
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2018-01-12
柿子坊 · 知识产权运营
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