【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，尤其涉及文本摘要生成方法、装置、设备、存储介质及产品。
技术介绍
1、目前，随着计算机技术的发展，互联网和数字化信息呈现爆炸式增长，用户面临着阅读和处理大量多语言信息的挑战，因此提出对快速、高效获取和理解大量文本信息的需求。其中，文本摘要实现将文本内容精炼、准确且结构化地展示，可以大幅提升信息获取效率。因此，如何生成文本摘要，是目前急需解决的技术问题。
2、相关技术中通常是从原文本中抽取关键句子或短语来生成摘要。但是该抽取式摘要生成方法未综合考虑文本的语义和结构，抽取的句子往往无法准确地代表全文内容，导致生成的文本摘要的准确性低下。
3、上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种文本摘要生成方法，旨在解决生成的文本摘要的准确性低下的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提出一种文本摘要生成方法，应用于摘要生成平台，所述摘要生成平台中部署大语言模型，所述文本摘要生成的方法包括：
3、获取初始文本；
4、按照预设的结构化模板，对所述初始文本进行提示词转化操作，得到结构化提示词，其中，所述结构化提示词反映了所述初始文本的语义和结构；
5、将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息，其中，所述文本摘要信息是由所述大语言模型基于摘要输出指令，对所述结构化提示词进行摘要文本转化所生成的。p>
6、可选地，所述按照预设的结构化模板，对所述初始文本进行提示词转化操作，得到结构化提示词的步骤，包括：
7、从预设的结构化模板中提取各层级的属性词信息，其中，所述属性词信息是标识结构化提示词中不同类别部分的关键词；
8、将所述初始文本和所述属性词信息发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的结构化提示词，其中，所述结构化提示词是由所述大语言模型基于提示词输出指令，对所述初始文本进行相应所述属性词信息的描述文本提取，得到目标语义描述文本，并将所述目标语义描述文本转化为提示词所生成的。
9、可选地，所述将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息的步骤，包括：
10、接收用户输入的需求信息，并将所述需求信息转换为需求参数；
11、将所述结构化提示词和所述限制参数发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息，其中，所述文本摘要信息是由所述大语言模型基于摘要输出指令和所述需求参数，对所述结构化提示词进行摘要文本转化所生成的。
12、可选地，所述将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息的步骤之后，所述方法包括：
13、基于预设的上下文检测模板，对所述文本摘要信息进行检测，得到检测结果；
14、判断所述检测结果是否满足预设的检测标准，若所述检测结果不符合所述检测标准，则基于所述上下文检测模板，对所述文本摘要信息进行文本调整，得到调整后的文本摘要信息。
15、可选地，所述将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息的步骤之后，所述方法包括：
16、在用户端展示所述文本摘要信息；
17、响应于用户在所述用户端下达的文本编辑指令，其中，所述文本编辑指令包括起始字段、终止字段以及编辑操作信息；
18、将所述起始字段和终止字段之间的字段进行整合，得到目标编辑字段；
19、对所述目标编辑字段执行相应所述编辑操作信息的编辑操作，得到编辑后的文本摘要信息。
20、可选地，所述对所述目标编辑字段执行相应所述编辑操作信息的编辑操作，得到编辑后的文本摘要信息的步骤，包括：
21、将所述目标编辑字段和所述编辑操作信息转化为提示词，得到目标提示词；
22、将所述目标提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的编辑后的文本摘要信息，其中，所述编辑后的文本摘要信息是由所述大语言模型基于摘要调整指令，对所述目标编辑字段执行相应所述编辑操作信息的编辑操作所生成的。
23、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种文本摘要生成装置，所述文本摘要生成装置包括：
24、获取模块，用于获取初始文本；
25、转化模块，用于按照预设的结构化模板，对所述初始文本进行提示词转化操作，得到结构化提示词，其中，所述结构化提示词反映了所述初始文本的语义和结构；
26、生成模块，用于将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息，其中，所述文本摘要信息是由所述大语言模型基于摘要输出指令，对所述结构化提示词进行摘要文本转化所生成的。
27、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种文本摘要生成设备，所述设备包括：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，所述计算机程序配置为实现如上文所述的文本摘要生成方法的步骤。
28、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的文本摘要生成方法的步骤。
29、此外，为实现上述目的，本申请还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的文本摘要生成方法的步骤。
30、本申请提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：
31、与相关技术中通常是从原文本中抽取关键句子或短语来生成摘要。但是该抽取式摘要生成方法未综合考虑文本的语义和结构，抽取的句子往往无法准确地代表全文内容，导致生成的文本摘要的准确性低下相比，本申请通过摘要生成平台，对待转换为文本摘要的初始文本进行提示词转化操作，得到反映所述初始文本的语义和结构的结构化提示词，再将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息。可理解的是，一方面摘要生成平台利用所部署的大语言模型对初始文本进行文本摘要信息的生成，其中大语言模型能更准确概括全文，另一方面由于所述结构化提示词反映了所述初始文本的语义和结构，摘要生成平台将所述结构化提示词发送至所述大语言模型后，大语言模型根据该结构化提示词能够综合考虑初始文本的全文结构和语义，使其生成的文本摘要信息更完整，贴合原文文意，进而提高文本摘要生成的准确性。
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1.一种文本摘要生成方法，其特征在于，应用于摘要生成平台，所述摘要生成平台中部署大语言模型，所述文本摘要生成的方法包括：
2.如权利要求1所述的文本摘要生成方法，其特征在于，所述按照预设的结构化模板，对所述初始文本进行提示词转化操作，得到结构化提示词的步骤，包括：
3.如权利要求1所述的文本摘要生成方法，其特征在于，所述将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的文本摘要生成方法，其特征在于，所述将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息的步骤之后，所述方法包括：
5.如权利要求1所述的文本摘要生成方法，其特征在于，所述将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息的步骤之后，所述方法包括：
6.如权利要求5所述的文本摘要生成方法，其特征在于，所述对所述目标编辑字段执行相应所述编辑操作信息的编辑操作，得到编辑后的文本摘要信息的步骤，包括：
7.一种文本摘要生成装置，
8.一种文本摘要生成设备，其特征在于，所述设备包括：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，所述计算机程序配置为实现如权利要求1至6中任一项所述的文本摘要生成方法的步骤。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的文本摘要生成方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的文本摘要生成方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种文本摘要生成方法，其特征在于，应用于摘要生成平台，所述摘要生成平台中部署大语言模型，所述文本摘要生成的方法包括：
2.如权利要求1所述的文本摘要生成方法，其特征在于，所述按照预设的结构化模板，对所述初始文本进行提示词转化操作，得到结构化提示词的步骤，包括：
3.如权利要求1所述的文本摘要生成方法，其特征在于，所述将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的文本摘要生成方法，其特征在于，所述将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息的步骤之后，所述方法包括：
5.如权利要求1所述的文本摘要生成方法，其特征在于，所述将所述结构化提示词发送至所述大语言模型，并接收所述大语言模型所输出的文本摘要信息的步骤之后，所述方法包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：余若潇，周耘立，徐洁馨，
申请(专利权)人：招商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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