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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種融合句法結構信息的關鍵詞生成方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114692605B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210415569.9，技術領域涉及：G06F40/284；該發明授權一種融合句法結構信息的關鍵詞生成方法及裝置是由楊鵬;戈妍妍;方海生;于曉潭設計研發完成，并于2022-04-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合句法結構信息的關鍵詞生成方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合句法結構信息的關鍵詞生成方法及裝置，能夠為新聞文章自動地生成關鍵詞。本發明首先使用爬蟲工具采集新聞文章，并采取人工標注參考關鍵詞構造出新聞文章數據集；然后對文本進行預處理，依存句法分析和過濾停用詞；接著基于循環神經網絡的順序編碼器和基于圖卷積網絡的圖編碼器分別獲取文章的上下文語義和結構特征，并利用聚類方法將文本分為包含不同子主題部分，并利用多個基于注意力機制的解碼器并行生成關鍵詞；采樣交叉熵損失進行模型參數優化；最后基于訓練后的模型對待處理的新聞文章進行自動關鍵詞生成。本發明通過句法結構信息彌補順序編碼存在的長距離單詞依賴信息損失問題，從而提高生成關鍵詞的質量。

本發明授權一種融合句法結構信息的關鍵詞生成方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種融合句法結構信息的關鍵詞生成方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1：新聞文章采集通過爬蟲工具收集多個媒體平臺的新聞文章，積累樣本數據集，然后對樣本數據集進行過濾以減少樣本重復率；對樣本集中每一個樣本采用人工標注構造訓練樣例：新聞文章和標準關鍵詞；步驟2：文本預處理對文章進行分句、分詞，利用句法依存分析工具得到句法分析結果；其次根據句法分析結構構造句法圖，將文本單詞映射為圖中節點，單詞之間的關系通過邊體現；步驟3：訓練基于句法結構信息融合的關鍵詞生成模型首先通過順序編碼和結構編碼雙編碼方式學習單詞表示；然后子圖聚類網絡根據整個文本的含義，對文本內容進行劃分，從而為每個解碼器構建獨特的子主題表示；之后帶注意力機制的順序解碼器根據生成的子主題表示生成相應的關鍵詞；最后利用交叉熵作為損失函數對模型參數進行優化；包括如下子步驟：子步驟3-1，構建輸入層；子步驟3-2，構建文本編碼層；子步驟3-3，構建子圖生成層，在文本圖基礎上，對文本圖進行拆分聚類，得到多個包含文章不同方面的子圖；對于每個節點，利用下式計算節點屬于每個子圖的概率：assigments＝softmaxWaHL+ba其中，HL表示GCN最后一層的輸出，Wa、ba是可學習參數，a表示計算注意力權重的網絡，softmax是歸一化函數；之后，對節點表示加權求和可獲得子圖的表示： 子步驟3-4，構建關鍵詞解碼層；子步驟3-5，構建損失函數層；子步驟3-6，訓練所述模型；步驟4：對待處理的新聞文章生成關鍵詞對于需預測關鍵詞的新聞文章，首先用句法依存分析工具分析句法，再構建文本句法圖，將新聞文章原文與句法圖輸入到步驟3中訓練好的關鍵詞生成模型中，生成該新聞文章的關鍵詞。

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