System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 文本摘要方法、装置、设备及介质制造方法及图纸_技高网

文本摘要方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

技术编号:43034736 阅读:7 留言:0更新日期:2024-10-18 17:37
本发明专利技术公开了文本摘要方法,方法包括:获取故事文本和预设提示词;基于自注意力机制的网络模型和预设提示词对故事文本进行信息提取,以从故事文本中得到与故事文本主要情节相关的上下文关键信息;基于图神经网络模型和主要人物信息对故事文本进行人物关系分析,输出得到故事文本中各人物间的关系数据;基于情感分析网络模型和题材类型对故事文本进行情感主题分析,输出得到故事文本的情感基调和主题内容;基于信息分析策略对与故事文本主要情节相关的上下文关键信息、故事文本中各人物间的关系数据以及故事文本的情感基调和主题内容进行摘要总结处理,以得到文本摘要结果,并将文本摘要结果输出至用户终端。提高了故事文本摘要的质量和灵活度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理,尤其涉及文本摘要方法、装置、设备及介质


技术介绍

1、在当今快速发展的影视产业中,创意资源的获取与开发成为了竞争的关键。因此,为了在激烈的市场竞争中保持领先地位,影视公司必须快速、高效地从大量小说、剧本或故事大纲中筛选出值得开发的故事文本。

2、在现有技术中,已经有多种技术能实现对文本内容的快速总结和分析。主要有,通过神经网络算法对文本进行关键词提取,从而捕捉故事文本的梗概;或者通过摘要生成技术对故事文本进行摘要处理,生成简要版本。还或者利用生成式ai模型对故事文本进行文本摘要生成。

3、然而,现有技术中存在如下缺陷:1、通过关键词提取文本梗概的方法往往依赖于关键词的出现频率,而不是真正理解文本的情境含义和深层次的叙事结构,因此只能达到表面层次的理解。2、在分析复杂的故事情节、人物关系和隐含的主题时,难以准确捕捉故事的情感波动、隐喻和深层含义。3、现有的摘要总结和信息提取技术缺乏足够的灵活性,难以根据不同用户的具体需求进行个性化定制。4、生成式ai模型在生成长文本摘要或重构故事信息时,有着生成内容的可读性和逻辑连贯性不足的问题。

4、因此,针对现有技术中存在的对故事文本深层次理解分析不足,以及摘要总结缺乏灵活性的问题,尚未提出有效的解决方案。


技术实现思路

1、本专利技术实施例提供了一种文本摘要方法、装置、设备及介质,旨在解决现有技术方法中所存在的对故事文本深层次理解分析不足,以及摘要总结缺乏灵活性的问题。

<p>2、第一方面,本专利技术实施例提供了一种文本摘要方法,所述方法包括:

3、获取故事文本和预设提示词;其中,所述预设提示词包括题材类型、主要人物信息、大情节点;

4、基于自注意力机制的网络模型和所述预设提示词对所述故事文本进行信息提取,以从所述故事文本中输出得到与所述故事文本主要情节相关的上下文关键信息;

5、基于图神经网络模型和所述主要人物信息对所述故事文本进行人物关系分析,输出得到所述故事文本中各人物间的关系数据;

6、基于情感分析网络模型和所述题材类型对所述故事文本进行情感主题分析,输出得到所述故事文本的情感基调和主题内容;

7、基于信息分析策略对与所述故事文本主要情节相关的上下文关键信息、所述故事文本中各人物间的关系数据以及所述故事文本的情感基调和主题内容进行摘要总结处理,以得到所述故事文本的文本摘要结果,并将所述文本摘要结果以预设形式输出至用户终端。

8、第二方面,本专利技术实施例提供了一种文本摘要装置,其包括:

9、获取单元,用于获取故事文本和预设提示词;其中,所述预设提示词包括题材类型、主要人物信息、大情节点;

10、文本理解单元,用于基于自注意力机制的网络模型和所述预设提示词对所述故事文本进行信息提取,以从所述故事文本中输出得到与所述故事文本主要情节相关的上下文关键信息;

11、人物分析单元,用于基于图神经网络模型和所述主要人物信息对所述故事文本进行人物关系分析,输出得到所述故事文本中各人物间的关系数据;

12、情感主题分析单元,用于基于情感分析网络模型和所述题材类型对所述故事文本进行情感主题分析,输出得到所述故事文本的情感基调和主题内容;

13、文本摘要单元,用于基于信息分析策略对与所述故事文本主要情节相关的上下文关键信息、所述故事文本中各人物间的关系数据以及所述故事文本的情感基调和主题内容进行摘要总结处理,以得到所述故事文本的文本摘要结果,并将所述文本摘要结果以预设形式输出至用户终端。

14、第三方面,本专利技术实施例又提供了一种计算机设备,其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。

15、第四方面,本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的方法。

16、本专利技术实施例提供了一种文本摘要方法及装置。获取故事文本和预设提示词;其中,预设提示词包括题材类型、主要人物信息、大情节点;基于自注意力机制的网络模型和预设提示词对故事文本进行信息提取,以从故事文本中输出得到与故事文本主要情节相关的上下文关键信息;基于图神经网络模型和主要人物信息对故事文本进行人物关系分析,输出得到故事文本中各人物间的关系数据;基于情感分析网络模型和题材类型对故事文本进行情感主题分析,输出得到故事文本的情感基调和主题内容;基于信息分析策略对与故事文本主要情节相关的上下文关键信息、故事文本中各人物间的关系数据以及故事文本的情感基调和主题内容进行摘要总结处理,以得到故事文本的文本摘要结果,并将文本摘要结果以预设形式输出至用户终端。

17、上述方法中,通过多模态网络模型对故事文本进行深入分析,不仅节省了人工成本和时间,还能够更准确地捕捉和理解故事文本中复杂情节和细微差别,提高故事元素提取的质量和精度。此外,本模型中还允许用户预设定制化提示词,从而通过定制化提示词实现不同用户对故事文本中不同故事元素的分析提取需求,增强了故事文本摘要的灵活性和可适应性。

本文档来自技高网
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【技术保护点】

1.一种文本摘要方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取故事文本和预设提示词的步骤之前,所述方法包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于自注意力机制的网络模型和所述预设提示词对所述故事文本进行信息提取,以从所述故事文本中输出得到与所述故事文本主要情节相关的上下文关键信息,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于图神经网络模型和所述主要人物信息对所述故事文本进行人物关系分析,输出得到所述故事文本中各人物间的关系数据,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于情感分析网络模型和所述题材类型对所述故事文本进行情感主题分析,输出得到所述故事文本的情感基调和主题内容,包括:

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于情感分析网络模型和所述题材类型对所述故事文本进行情感主题分析,输出得到所述故事文本的情感基调和主题内容,还包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述将所述文本摘要结果以预设形式输出至用户终端的步骤之后,所述方法包括:

8.一种文本摘要装置,其特征在于,所述装置包括:

9.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

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【技术特征摘要】

1.一种文本摘要方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述获取故事文本和预设提示词的步骤之前,所述方法包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于自注意力机制的网络模型和所述预设提示词对所述故事文本进行信息提取,以从所述故事文本中输出得到与所述故事文本主要情节相关的上下文关键信息,包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于图神经网络模型和所述主要人物信息对所述故事文本进行人物关系分析,输出得到所述故事文本中各人物间的关系数据,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于情感分析网络模型和所述题材类型对所述故事文本进行情感主题分析,输出得到所述故事文本的情感基调和主题内容,包括:

【专利技术属性】
技术研发人员:胡威赵依芳傅斌星
申请(专利权)人:杭州华策影视科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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