【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，特别是涉及一种融合知识抽取的文本摘要方法及装置。
技术介绍
1、随着文本摘要生成技术的发展与进步，文本摘要生成技术在电力领域起着越来越重要的作用。文本摘要生成技术可以实时从电力客服对话工单中提取核心信息，生成简洁明了的摘要，以使工单处理人员就不必阅读整个工单，就能够快速了解主要问题，提高工作效率。
2、目前在电力领域的文本摘要生成技术通常是根据规则提取关键词序列，而人工总结的规则无法覆盖对话中的所有情形，同时基于规则的方法有许多的限制，如有限的泛化性能、高错误率、较差的领域适配能力等。因此，目前的文本摘要生成技术得出的文本摘要准确度不高。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种融合知识抽取的文本摘要方法及装置，可以提高信息抽取的准确性和泛化性，以及提高文本摘要的逻辑性、完整性和正确性。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种融合知识抽取的文本摘要方法，包括：
3、获取待识别对话工单，并将所述待识别对话工单输入至预设的子...
【技术保护点】
1.一种融合知识抽取的文本摘要方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的融合知识抽取的文本摘要方法，其特征在于，所述预设的子摘要生成模型，具体为：
3.根据权利要求2所述的融合知识抽取的文本摘要方法，其特征在于，所述利用对话状态追踪技术从所述第一对话工单中提取第一关键词序列，具体为：
4.根据权利要求3所述的融合知识抽取的文本摘要方法，其特征在于，所述分别对所述Leader-Writer模型中的层次化对话编码器、关键词序列生成器和子摘要生成器进行训练，其中，对层次化对话编码器进行训练具体为：
5.根据权利要求4所...
【技术特征摘要】
1.一种融合知识抽取的文本摘要方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的融合知识抽取的文本摘要方法，其特征在于，所述预设的子摘要生成模型，具体为：
3.根据权利要求2所述的融合知识抽取的文本摘要方法，其特征在于，所述利用对话状态追踪技术从所述第一对话工单中提取第一关键词序列，具体为：
4.根据权利要求3所述的融合知识抽取的文本摘要方法，其特征在于，所述分别对所述leader-writer模型中的层次化对话编码器、关键词序列生成器和子摘要生成器进行训练，其中，对层次化对话编码器进行训练具体为：
5.根据权利要求4所述的融合知识抽取的文本摘要方法，其特征在于，所述分别对所述leader-writer模型中的层次化对话编码器、关键词序列生成器和子摘要生成器进行训练，其中，对关键词序列生成器进行训练具体为：
6.根据权利要求5所述的融合知识抽取的文本摘要方法，其特征在于，所述分别对所述leader-writer模型中...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘娟，苏立伟，马喆非，康峰，刘振华，吴石松，陈海燕，余恒祥，谭火超，陈宋，张立慧，吴海波，伍广斌，沈尚锋，方霆，李紫京，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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