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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

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。

著录项

  • 公开/公告号CN112541337A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-23

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 格美安(北京)信息技术有限公司;

    申请/专利号CN202011488032.2

  • 发明设计人 倪时龙;

    申请日2020-12-16

  • 分类号G06F40/186(20200101);G06F40/216(20200101);G06F40/295(20200101);G06F40/211(20200101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构35219 福州市景弘专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人徐剑兵;林祥翔

  • 地址 100176 北京市大兴区经济开发区科苑路9号1号楼一层

  • 入库时间 2023-06-19 10:21:15

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-24

    授权

    发明专利权授予

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