CN112667800A - 关键词生成方法、装置、电子设备及计算机存储介质 - Google Patents

关键词生成方法、装置、电子设备及计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种关键词生成方法，包括：获取文本数据，使用预设的标识符对所述文本数据进行标识，得到训练数据集；使用所述训练数据集进行训练，得到关键词生成模型；接收待处理文本，利用所述关键词生成模型提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制生成语义向量；利用所述关键词生成模型，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，并输出提取的关键词。本发明还提出了关键词生成装置、设备及计算机可读存储介质。此外，本发明还涉及区块链技术，文本数据可存储于区块链节点中。本发明可以对提高关键词生成的准确性、降低生成的关键词重复性并增强生成关键词之间的连贯性。

Description

关键词生成方法、装置、电子设备及计算机存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种关键词生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着信息时代的到来，信息量的规模越来越大，用户在浏览信息的时候，往往需要先通过主题、关键词信息等进行信息筛选。
目前的关键词生成方法主要是采用无监督或者抽取式等方式对文章进行关键词或者主题的抽取，但这些方法存在以下缺陷：需要特定的分词工具；生成的关键词重复性较高，且不连贯；生成的关键词与文章内容总结的关联性不高，即准确性较低。
发明内容
本发明提供一种关键词生成方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于实现提高关键词生成的准确性、降低生成的关键词重复性并增强生成关键词之间的连贯性。
为实现上述目的，本发明提供的一种关键词生成方法，包括：
获取文本数据，使用预设的标识符对所述文本数据进行标识，得到训练数据集；
基于正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数，使用所述训练数据集对预构建的原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型；
接收待处理文本，利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制对所述语义信息进行处理生成语义向量；
利用所述关键词生成模型的解码器，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，并输出提取的关键词。
可选地，所述利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制生成语义向量，包括：
通过所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本中每个词汇的第一语义特征以及相邻词汇的第二语义特征；
计算所述第一语义特征与所述第二语义特征之间的相似度；
在所述相似度大于预设相似阈值时将所述第一语义特征和所述第二语义特征进行融合并转化为向量，得到所述待处理文本的语义向量。
可选地，所述利用所述关键词生成模型的解码器，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，并输出提取的关键词，包括：
通过所述关键词生成模型中的解码器将所述语义向量转化为多个词向量；
基于预设的惩罚因子，通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量的概率值；
按照所述概率值大小从大到小对所述多个词向量进行排序，并选取前k个词向量作为第一词向量集；
基于所述第一词向量集利用所述解码器对所述多个词向量重新进行概率计算，并选取概率值排在前面的k个词向量作为第二词向量集，将第一词向量集与第二词向量集中的每个词向量进行两两组合得到第三词向量集；
通过所述激活函数计算第三词向量集中每个词向量的概率，在所述第三词向量集中按照概率值从大到小的顺序选取与所述第一词向量集中词向量个数相同的词向量作为待更新的第一词向量集；
利用所述待更新的第一词向量集更新第三词向量集，直到更新后的第三词向量集中的词向量为所述待处理文本中的预设结束标识符对应的词向量，以及将更新后的第三词向量集中的词作为所述关键词。
可选地，所述基于预设的惩罚因子，通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量的输出概率值，包括：
通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量中每个词向量的输出概率值；
检测所述多个词向量中是否包含重复词；当所述多个词向量中包含重复词时，将所述重复词的输出概率值乘以预设的惩罚系数因子，作为所述重复词的输出概率值，并汇总所有输出概率值，得到多个词向量的输出概率值。
可选地，所述通过所述关键词生成模型中的解码器将所述语义向量转化为多个词向量，包括：
通过所述解码器的多层网络对所述语义向量进行线性变换得到变换向量；
在预设的词典中选择与所述变换向量距离小于预设距离阈值的向量，得到多个词向量。
可选地，所述基于正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数，使用所述训练数据集对预构建的原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型，包括：
将所述训练数据集输入至所述原始关键词模型生成训练结果集；
利用正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数计算所述训练结果集的综合损失值；
根据所述综合损失值使用反向传播算法调整所述原始关键词模型的参数，并判断预设的终止条件是否满足；
在所述终止条件不满足时，返回上述将所述训练数据集输入至所述原始关键词模型生成训练结果集步骤；
在所述终止条件满足时，执行停止训练，得到关键词生成模型。
可选地，所述利用正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数计算所述训练结果集的综合损失值，包括：
利用下述正交规范化损失函数计算得到所述训练结果集的正交损失值LOR：
LOR＝‖HTH⊙(1-In)‖2
其中，H是根据所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中的分隔符对应的编码输出得到的编码矩阵，HT是H的转置矩阵，(1-In)是正交系数；
利用下述噪声对比评估损失函数计算得到所述训练结果集的噪声损失值LSC：
Figure BDA0002848586650000031
其中，
Figure BDA0002848586650000032
是所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中当前输入序列对应的编码输出，
Figure BDA0002848586650000033
是所述原始关键词生成模型中解码器对当前输入序列的编码输出，
Figure BDA0002848586650000034
是所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中一个输入序列对应的编码输出，N是所述训练数据集中输入序列的总数；
根据所述正交损失值以及所述噪声损失值计算所述训练结果集的综合损失值。
为了解决上述问题，本发明还提供一种关键词生成装置，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取文本数据，使用预设的标识符对所述文本数据进行标识，得到训练数据集；
模型训练模块，用于基于正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数，使用所述训练数据集对预构建的原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型；
语义提取模块，用于接收待处理文本，利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制对所述语义信息进行处理生成语义向量；
关键词生成模块，用于利用所述关键词生成模型的解码器，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，并输出提取的关键词。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
存储器，存储至少一个计算机程序；及
处理器，执行所述存储器中存储的计算机程序以实现上述中任意一项所述的关键词生成方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储创建的数据，存储程序区存储有计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述中任意一项所述的关键词生成方法。
本发明实施例通过正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数对原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型，所述正交规范化损失函数保证了生成的关键词的多样性，所述噪声对比评估损失函数保证了生成的关键词更加能够蕴含文本的主题信息，提高了所述关键词生成模型生成关键词的准确性，并增强了生成关键词之间的连贯性；同时，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，所述惩罚因子可以降低关键词的输出概率，从而降低生成的关键词的重复性。因此本发明提出的关键词生成方法、装置及计算机可读存储介质，可以提高关键词生成的准确性、降低生成的关键词重复性并增强生成关键词之间的连贯性。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的关键词生成方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的模型训练方法的流程示意图；
图3为本发明一实施例提供的模型提取关键词方法的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的关键词生成装置的模块示意图；
图5为本发明一实施例提供的实现关键词生成方法的电子设备的内部结构示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种关键词生成方法。所述关键词生成方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述关键词生成方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的关键词生成方法的流程示意图。在本实施例中，所述关键词生成方法包括：
S1、获取文本数据，使用预设的标识符对所述文本数据进行标识，得到训练数据集。
本发明实施例中所述文本数据包括文章、段落、语句等，以及所述标识符包括开始标识符、分隔符和结束标识符等。为进一步保证所述文本数据的私密和安全性，所述文本数据还可以存储于一区块链的节点中
详细地，所述S1包括：
从预设的数据库中获取文本数据；
对所述文本数据中每个输入序列添加标识符进行标识，得到训练数据集。
其中，所述输入序列可以是所述文本数据中的一个语句，也可以是所述文本数据中一个段落。本发明实施例中对作为训练数据集输入之前的文本数据预先添加标识符，如对所述文本数据中的每个输入序列，在起始位置添加开始标识符，在末尾添加结束标识符。其中，所述结束标识符用于标识每个输入序列之间的边界，还可以作为自然语言生成任务中的停止符。
可选地，本发明实施例中还可以对所述训练数据集中每个输出序列添加分隔符将每个输入序列对应的关键词添加在分隔符后与每个输入序列一起作为所述原始关键词生成模型的输入。
S2、基于正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数，使用所述训练数据集对预构建的原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型。
本发明实施例中，所述原始关键词生成模型是一个生成式的预训练模型，在训练时可以采用多种训练方式，包括Bidirectional LM(双向)、Left-to-Right LM(从左往右单向)和Seq-to-Seq LM(序列到序列)三种训练方式，使所述原始关键词生成模型能处理NLG(NatureLanguageGeneration自然语言生成)和NLU(NatureLanguageUnderstanding自然语言理解)任务。
本发明实施例中主要采用Seq-to-Seq LM方式进行原始关键词生成模型训练。所述序列到序列的方式是指对所述原始关键词生成模型的输入为一个连续的词序列，如一句完整的语句，输出也是一个连续词序列，输出序列中的每个词是根据输入序列Li和输入序列Li的前一个输入序列Li-1生成的，且所述输入和输出的长度不一定对等。
详细地，参阅图2所示，所述S2包括：
S20、将所述训练数据集输入至所述原始关键词模型生成训练结果集；
S21、利用正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数计算所述训练结果集的综合损失值；
S22、根据所述综合损失值使用反向传播算法调整所述原始关键词模型的参数，并判断预设的终止条件是否满足；
在所述终止条件不满足时，返回S20步骤；
在所述终止条件满足时，执行S23、停止训练，得到关键词生成模型。
其中，所述终止条件满足指所述损失值小于或等于预设阈值。
进一步地，所述利用正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数计算所述训练结果集的综合损失值，包括：
利用下述正交规范化损失函数计算得到所述训练结果集的正交损失值LOR：
LOR＝‖HTH⊙(1-In)‖2
其中，LOR是正交损失值，H是根据所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中的分隔符对应的编码输出得到的编码矩阵，HT是H的转置矩阵，(1-In)是正交系数，为常数；
利用下述噪声对比评估损失函数计算得到所述训练结果集的噪声损失值LSC：
Figure BDA0002848586650000071
其中，LSC是噪声损失值，
Figure BDA0002848586650000072
是所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中当前输入序列对应的编码输出，
Figure BDA0002848586650000073
是所述原始关键词生成模型中解码器对当前输入序列的编码输出，
Figure BDA0002848586650000074
是所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中一个输入序列对应的编码输出，N是所述训练数据集中输入序列的总数；
根据所述正交损失值以及所述噪声损失值计算所述训练结果集的综合损失值。
本发明实施例在模型训练阶段引入的所述正交规范化损失函数，可以保证生成的关键词的多样性，所述噪声对比评估损失函数，可以保证生成的关键词更加能够蕴含文本的主题信息。
S3、接收待处理文本，利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制对所述语义信息进行处理生成语义向量。
本发明实施例中所述关键词生成模型包括编码器和解码器，所述编码器用于提取输入文本的语义信息生成语义向量，所述解码器用于根据所述语义向量生成多个符合语义信息的关键词。
可选地，所述解码器包括全连接层和激活函数，用于计算所述编码器得到的多个语义向量的概率，根据所述语义向量的概率生成关键词并输出。
本发明实施例中所述语义向量是根据输入序列的语义信息得到的，包含了输入序列的语义特征，是自然语言理解(NLU)任务的结果。
详细地，所述利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制对所述语义信息进行处理生成语义向量，包括：
通过所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本中每个词汇的第一语义特征以及相邻词汇的第二语义特征；
计算所述第一语义特征与所述第二语义特征之间的相似度；
在所述相似度大于预设相似阈值时将所述第一语义特征和所述第二语义特征进行融合并转化为向量，得到所述待处理文本的语义向量。
本发明实施例中所述待处理文本在输入关键词生成模型后，所述关键词生成模型按照顺序对所述待处理文本中每个词汇进行处理。
所述将所述第一语义特征和所述第二语义特征进行融合，是将所述相似度作为所述第二语义特征的权重，并按照权重与所述第一语义特征进行合并，使得权重大的词的语义特征能够在最终得到的语义特征中占比更大，体现更明显。
较佳地，本发明实施例中所述注意力机制用于区分输入序列中不同部分对输出的影响，如一个词汇的相邻词汇有助于增强该词汇的语义表示，通过增加所述注意力机制可以增强输入序列的语义向量，更好的提取输入序列的语义信息，提高模型生成关键词的准确性。
S4、利用所述关键词生成模型的解码器，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，并输出提取的关键词。
详细地，参阅图3所示，所述S4包括：
S40、通过所述关键词生成模型中的解码器将所述语义向量转化为多个词向量；
S41、基于预设的惩罚因子，通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量的概率值；
S42、按照所述概率值大小从大到小对所述多个词向量进行排序，并选取前k个词向量作为第一词向量集；
S43、基于所述第一词向量集利用所述解码器对所述多个词向量重新进行概率计算，并选取概率值排在前面的k个词向量作为第二词向量集，将第一词向量集与第二词向量集中的每个词向量进行两两组合得到第三词向量集；
S44、通过所述激活函数计算第三词向量集中每个词向量的概率，在所述第三词向量集中按照概率值从大到小的顺序选取与所述第一词向量集中词向量个数相同的词向量作为待更新的第一词向量集；
S45、利用所述待更新的第一词向量集更新第三词向量集，直到更新后的第三词向量集中的词向量为所述待处理文本中的预设结束标识符对应的词向量，以及将更新后的第三词向量集中的词作为所述关键词。
本发明实施例中对第三词向量集的更新为多次更新，例如，假设词典大小为3，包含[A,B,C]，k为2。生成第1个词的时候，对P(A)、P(B)、P(C)进行排序，选取概率最大的两个，假设为A，C，得到两个序列；生成第2个词的时候，再从词典中选取2个词，假设为A，B，将当前两个序列A，C分别和前述选取出的2个词进行组合，得到新的4个序列为AA、AB、CA、CB，并计算每个序列的概率，然后保留概率最大的两个序列，假设为AA、CB；重复以上的过程，直到遇到预设的结束标识符为止，得到最终2个序列，并选择概率最高的序列输出。
进一步地，本发明实施例所述通过所述关键词生成模型中的解码器将所述语义向量转化为多个词向量，包括：通过所述解码器的多层网络对所述语义向量进行线性变换得到变换向量；在预设的词典中选择与所述变换向量距离小于预设距离阈值的向量，得到多个词向量。
进一步地，所述基于预设的惩罚因子，通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量的输出概率值，包括：
通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量中每个词向量的输出概率值；
检测所述多个词向量中是否包含重复词；
当所述多个词向量中包含重复词时，将所述重复词的输出概率值乘以预设的惩罚系数因子，作为所述重复词的输出概率值，并汇总所有输出概率值，得到多个词向量的输出概率值。
本发明实施例通过在计算重复词的概率值后，将所述概率值乘以预设的惩罚因子，如0.1，将所述重复词的概率值降低，使得所述重复词被输出的概率降低，以此降低生成关键词的重复性，提高生成关键词的质量。
本发明实施例通过所述关键词模型将待处理文本生成关键词，生成的关键词更加接近所述待处理文本的主题，且词与词之间重复性更低，连贯性更好。
本发明实施例通过正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数对原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型，所述正交规范化损失函数保证了生成的关键词的多样性，所述噪声对比评估损失函数保证了生成的关键词更加能够蕴含文本的主题信息，提高了所述关键词生成模型生成关键词的准确性，并增强了生成关键词之间的连贯性；同时，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，所述惩罚因子可以降低关键词的输出概率，从而降低生成的关键词的重复性。因此本发明提出的关键词生成方法、装置及计算机可读存储介质，可以提高关键词生成的准确性、降低生成的关键词重复性并增强生成关键词之间的连贯性。
如图4所示，是本发明关键词生成装置的模块示意图。
本发明所述关键词生成装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述关键词生成装置可以包括数据获取模块101、模型训练模块102、语义提取模块103和关键词生成模块104。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
详细地，所述关键词生成装置各模块的具体实施方式如下：
所述数据获取模块101，用于获取文本数据，使用预设的标识符对所述文本数据进行标识，得到训练数据集。
本发明实施例中所述文本数据包括文章、段落、语句等，以及所述标识符包括开始标识符、分隔符和结束标识符等。为进一步保证所述文本数据的私密和安全性，所述文本数据还可以存储于一区块链的节点中
详细地，所述数据获取模块101具体用于：
从预设的数据库中获取文本数据；
对所述文本数据中每个输入序列添加标识符进行标识，得到训练数据集。
其中，所述输入序列可以是所述文本数据中的一个语句，也可以是所述文本数据中一个段落。本发明实施例中对作为训练数据集输入之前的文本数据预先添加标识符，如对所述文本数据中的每个输入序列，在起始位置添加开始标识符，在末尾添加结束标识符。其中，所述结束标识符用于标识每个输入序列之间的边界，还可以作为自然语言生成任务中的停止符。
可选地，本发明实施例中还可以对所述训练数据集中每个输出序列添加分隔符将每个输入序列对应的关键词添加在分隔符后与每个输入序列一起作为所述原始关键词生成模型的输入。
所述模型训练模块102，用于基于正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数，使用所述训练数据集对预构建的原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型。
本发明实施例中，所述原始关键词生成模型是一个生成式的预训练模型，在训练时可以采用多种训练方式，包括Bidirectional LM(双向)、Left-to-Right LM(从左往右单向)和Seq-to-Seq LM(序列到序列)三种训练方式，使所述原始关键词生成模型能处理NLG(NatureLanguageGeneration自然语言生成)和NLU(NatureLanguageUnderstanding自然语言理解)任务。
本发明实施例中主要采用Seq-to-Seq LM方式进行原始关键词生成模型训练。所述序列到序列的方式是指对所述原始关键词生成模型的输入为一个连续的词序列，如一句完整的语句，输出也是一个连续词序列，输出序列中的每个词是根据输入序列Li和输入序列Li的前一个输入序列Li-1生成的，且所述输入和输出的长度不一定对等。
详细地，所述模型训练模块102具体用于：
将所述训练数据集输入至所述原始关键词模型生成训练结果集；
利用正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数计算所述训练结果集的综合损失值；
根据所述综合损失值使用反向传播算法调整所述原始关键词模型的参数，并判断预设的终止条件是否满足；
在所述终止条件不满足时，返回上述将所述训练数据集输入至所述原始关键词模型生成训练结果集的步骤；
在所述终止条件满足时，执行停止训练，得到关键词生成模型。
其中，所述终止条件满足指所述损失值小于或等于预设阈值。
进一步地，所述利用正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数计算所述训练结果集的综合损失值，包括：
利用下述正交规范化损失函数计算得到所述训练结果集的正交损失值LOR：
LOR＝‖HTH⊙(1-In)‖2
其中，LOR是正交损失值，H是根据所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中的分隔符对应的编码输出得到的编码矩阵，HT是H的转置矩阵，(1-In)是正交系数，为常数；
利用下述噪声对比评估损失函数计算得到所述训练结果集的噪声损失值LSC：
Figure BDA0002848586650000121
其中，LSC是噪声损失值，
Figure BDA0002848586650000122
是所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中当前输入序列对应的编码输出，
Figure BDA0002848586650000123
是所述原始关键词生成模型中解码器对当前输入序列的编码输出，
Figure BDA0002848586650000124
是所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中一个输入序列对应的编码输出，N是所述训练数据集中输入序列的总数；
根据所述正交损失值以及所述噪声损失值计算所述训练结果集的综合损失值。
本发明实施例在模型训练阶段引入的所述正交规范化损失函数，可以保证生成的关键词的多样性，所述噪声对比评估损失函数，可以保证生成的关键词更加能够蕴含文本的主题信息。
所述语义提取模块103，用于接收待处理文本，利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制对所述语义信息进行处理生成语义向量。
本发明实施例中所述关键词生成模型包括编码器和解码器，所述编码器用于提取输入文本的语义信息生成语义向量，所述解码器用于根据所述语义向量生成多个符合语义信息的关键词。
可选地，所述解码器包括全连接层和激活函数，用于计算所述编码器得到的多个语义向量的概率，根据所述语义向量的概率生成关键词并输出。
本发明实施例中所述语义向量是根据输入序列的语义信息得到的，包含了输入序列的语义特征，是自然语言理解(NLU)任务的结果。
详细地，在利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制对所述语义信息进行处理生成语义向量时，所述语义提取模块103具体执行下述操作：
通过所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本中每个词汇的第一语义特征以及相邻词汇的第二语义特征；
计算所述第一语义特征与所述第二语义特征之间的相似度；
在所述相似度大于预设相似阈值时将所述第一语义特征和所述第二语义特征进行融合并转化为向量，得到所述待处理文本的语义向量。
本发明实施例中所述待处理文本在输入关键词生成模型后，所述关键词生成模型按照顺序对所述待处理文本中每个词汇进行处理。
所述将所述第一语义特征和所述第二语义特征进行融合，是将所述相似度作为所述第二语义特征的权重，并按照权重与所述第一语义特征进行合并，使得权重大的词的语义特征能够在最终得到的语义特征中占比更大，体现更明显。
较佳地，本发明实施例中所述注意力机制用于区分输入序列中不同部分对输出的影响，如一个词汇的相邻词汇有助于增强该词汇的语义表示，通过增加所述注意力机制可以增强输入序列的语义向量，更好的提取输入序列的语义信息，提高模型生成关键词的准确性。
所述关键词生成模块104，用于利用所述关键词生成模型的解码器，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，并输出提取的关键词。
详细地，所述关键词生成模块104具体用于：
通过所述关键词生成模型中的解码器将所述语义向量转化为多个词向量；
基于预设的惩罚因子，通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量的概率值；
按照所述概率值大小从大到小对所述多个词向量进行排序，并选取前k个词向量作为第一词向量集；
基于所述第一词向量集利用所述解码器对所述多个词向量重新进行概率计算，并选取概率值排在前面的k个词向量作为第二词向量集，将第一词向量集与第二词向量集中的每个词向量进行两两组合得到第三词向量集；
通过所述激活函数计算第三词向量集中每个词向量的概率，在所述第三词向量集中按照概率值从大到小的顺序选取与所述第一词向量集中词向量个数相同的词向量作为待更新的第一词向量集；
利用所述待更新的第一词向量集更新第三词向量集，直到更新后的第三词向量集中的词向量为所述待处理文本中的预设结束标识符对应的词向量，以及将更新后的第三词向量集中的词作为所述关键词。
本发明实施例中对第三词向量集的更新为多次更新，例如，假设词典大小为3，包含[A,B,C]，k为2。生成第1个词的时候，对P(A)、P(B)、P(C)进行排序，选取概率最大的两个，假设为A，C，得到两个序列；生成第2个词的时候，再从词典中选取2个词，假设为A，B，将当前两个序列A，C分别和前述选取出的2个词进行组合，得到新的4个序列为AA、AB、CA、CB，并计算每个序列的概率，然后保留概率最大的两个序列，假设为AA、CB；重复以上的过程，直到遇到预设的结束标识符为止，得到最终2个序列，并选择概率最高的序列输出。
进一步地，本发明实施例所述通过所述关键词生成模型中的解码器将所述语义向量转化为多个词向量，包括：通过所述解码器的多层网络对所述语义向量进行线性变换得到变换向量；在预设的词典中选择与所述变换向量距离小于预设距离阈值的向量，得到多个词向量。
进一步地，所述基于预设的惩罚因子，通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量的输出概率值，包括：
通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量中每个词向量的输出概率值；
检测所述多个词向量中是否包含重复词；当所述多个词向量中包含重复词时，将所述重复词的输出概率值乘以预设的惩罚系数因子，作为所述重复词的输出概率值，并汇总所有输出概率值，得到多个词向量的输出概率值。
本发明实施例通过在计算重复词的概率值后，将所述概率值乘以预设的惩罚因子，如0.1，将所述重复词的概率值降低，使得所述重复词被输出的概率降低，以此降低生成关键词的重复性，提高生成关键词的质量。
本发明实施例通过所述关键词模型将待处理文本生成关键词，生成的关键词更加接近所述待处理文本的主题，且词与词之间重复性更低，连贯性更好。
如图5所示，是本发明实现关键词生成方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如关键词生成程序12。
其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(SecureDigital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如关键词生成程序12的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行关键词生成程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的关键词生成程序12是多个计算机程序的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取文本数据，使用预设的标识符对所述文本数据进行标识，得到训练数据集；
基于正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数，使用所述训练数据集对预构建的原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型；
接收待处理文本，利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制对所述语义信息进行处理生成语义向量；
利用所述关键词生成模型的解码器，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，并输出提取的关键词。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取文本数据，使用预设的标识符对所述文本数据进行标识，得到训练数据集；
基于正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数，使用所述训练数据集对预构建的原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型；
接收待处理文本，利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制对所述语义信息进行处理生成语义向量；
利用所述关键词生成模型的解码器，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，并输出提取的关键词。
进一步地，所述计算机可用存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图表记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种关键词生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取文本数据，使用预设的标识符对所述文本数据进行标识，得到训练数据集；
基于正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数，使用所述训练数据集对预构建的原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型；
接收待处理文本，利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制对所述语义信息进行处理生成语义向量；
利用所述关键词生成模型的解码器，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，并输出提取的关键词。
2.如权利要求1所述的关键词生成方法，其特征在于，所述利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制生成语义向量，包括：
通过所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本中每个词汇的第一语义特征以及相邻词汇的第二语义特征；
计算所述第一语义特征与所述第二语义特征之间的相似度；
在所述相似度大于预设相似阈值时将所述第一语义特征和所述第二语义特征进行融合并转化为向量，得到所述待处理文本的语义向量。
3.如权利要求2所述的关键词生成方法，其特征在于，所述利用所述关键词生成模型的解码器，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，并输出提取的关键词，包括：
通过所述关键词生成模型中的解码器将所述语义向量转化为多个词向量；
基于预设的惩罚因子，通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量的概率值；
按照所述概率值大小从大到小对所述多个词向量进行排序，并选取前k个词向量作为第一词向量集；
基于所述第一词向量集利用所述解码器对所述多个词向量重新进行概率计算，并选取概率值排在前面的k个词向量作为第二词向量集，将第一词向量集与第二词向量集中的每个词向量进行两两组合得到第三词向量集；
通过所述激活函数计算第三词向量集中每个词向量的概率，在所述第三词向量集中按照概率值从大到小的顺序选取与所述第一词向量集中词向量个数相同的词向量作为待更新的第一词向量集；
利用所述待更新的第一词向量集更新第三词向量集，直到更新后的第三词向量集中的词向量为所述待处理文本中的预设结束标识符对应的词向量，以及将更新后的第三词向量集中的词作为所述关键词。
4.如权利要求3所述的关键词生成方法，其特征在于，所述基于预设的惩罚因子，通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量的输出概率值，包括：
通过所述关键词生成模型的全连接层和激活函数计算所述多个词向量中每个词向量的输出概率值；
检测所述多个词向量中是否包含重复词；
当所述多个词向量中包含重复词时，将所述重复词的输出概率值乘以预设的惩罚系数因子，作为所述重复词的输出概率值，并汇总所有输出概率值，得到多个词向量的输出概率值。
5.如权利要求3所述的关键词生成方法，其特征在于，所述通过所述关键词生成模型中的解码器将所述语义向量转化为多个词向量，包括：
通过所述解码器的多层网络对所述语义向量进行线性变换得到变换向量；
在预设的词典中选择与所述变换向量距离小于预设距离阈值的向量，得到多个词向量。
6.如权利要求1至5中任意一项所述的关键词生成方法，其特征在于，所述基于正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数，使用所述训练数据集对预构建的原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型，包括：
将所述训练数据集输入至所述原始关键词模型生成训练结果集；
利用正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数计算所述训练结果集的综合损失值；
根据所述综合损失值使用反向传播算法调整所述原始关键词模型的参数，并判断预设的终止条件是否满足；
在所述终止条件不满足时，返回上述将所述训练数据集输入至所述原始关键词模型生成训练结果集步骤；
在所述终止条件满足时，执行停止训练，得到关键词生成模型。
7.如权利要求6所述的关键词生成方法，其特征在于，所述利用正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数计算所述训练结果集的综合损失值，包括：
利用下述正交规范化损失函数计算得到所述训练结果集的正交损失值LOR：
LOR＝||HTH⊙(1-In)||2
其中，H是根据所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中的分隔符对应的编码输出得到的编码矩阵，HT是H的转置矩阵，(1-In)是正交系数；
利用下述噪声对比评估损失函数计算得到所述训练结果集的噪声损失值LSC：
Figure FDA0002848586640000031
其中，
Figure FDA0002848586640000032
是所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中当前输入序列对应的编码输出，
Figure FDA0002848586640000033
是所述原始关键词生成模型中解码器对当前输入序列的编码输出，
Figure FDA0002848586640000034
是所述原始关键词生成模型中编码器对所述训练数据集中一个输入序列对应的编码输出，N是所述训练数据集中输入序列的总数；
根据所述正交损失值以及所述噪声损失值计算所述训练结果集的综合损失值。
8.一种关键词生成装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，用于获取文本数据，使用预设的标识符对所述文本数据进行标识，得到训练数据集；
模型训练模块，用于基于正交规范化损失函数和噪声对比评估损失函数，使用所述训练数据集对预构建的原始关键词生成模型进行训练，得到关键词生成模型；
语义提取模块，用于接收待处理文本，利用所述关键词生成模型中的编码器提取所述待处理文本的语义信息，并采用注意力机制对所述语义信息进行处理生成语义向量；
关键词生成模块，用于利用所述关键词生成模型的解码器，基于预设的惩罚因子，采用集束搜索方式对所述语义向量进行关键词提取，并输出提取的关键词。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至7中任一项所述的关键词生成方法。
10.一种计算机可读存储介质，包括存储数据区和存储程序区，存储数据区存储创建的数据，存储程序区存储有计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的关键词生成方法。
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