基于端到端深度学习模型的文章标题生成方法
基本信息
| 申请号 | CN202011451526.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112560458A | 公开（公告）日 | 2021-03-26 |
| 申请公布号 | CN112560458A | 申请公布日 | 2021-03-26 |
| 分类号 | G06F16/35(2019.01)I;G06F40/258(2020.01)I;G06F40/289(2020.01)I;G06F16/34(2019.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘畅;罗学优 | 申请（专利权）人 | 杭州艾耕科技有限公司 |
| 代理机构 | 杭州天昊专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 何碧珩;卓彩霞 |
| 地址 | 310052浙江省杭州市滨江区六和路368号一幢（北）三楼D3052室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了基于端到端深度学习模型的文章标题生成方法，本发明对文章进行分类，对文章标题进行意图识别，在输入端提供文章品类和标题意图组合，这些额外信息优化了标题生成的质量，并且可以人工控制标题内容形式，具备更强的多样性。本发明能够选取热门的标题意图组合，生成的标题内容更加具有吸引力；因为模型生成的标题内容和输入的意图组合有关，因此可以通过给定不同的意图组合来控制标题的内容形式，在文章标题需要突出某些方面内容时有很大作用。 |
