本發(fā)明涉及自然語言處理，尤其涉及的是一種基于立場(chǎng)的摘要生成方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、摘要生成是一項(xiàng)重要的自然語言處理技術(shù)，旨在從數(shù)據(jù)中生成簡(jiǎn)潔而信息豐富的文本摘要?，F(xiàn)有的摘要生成方法主要利用大語言模型對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)，但無特定立場(chǎng)或者明顯觀點(diǎn)。

2、然而在實(shí)際應(yīng)用中，并不需要大語言模型輸出千篇一律的總結(jié)，而是需要輸出特定立場(chǎng)或者有顯明觀點(diǎn)的結(jié)論。

3、因此，現(xiàn)有的摘要生成方法無法滿足實(shí)際應(yīng)用中的多樣化需求，還有待改進(jìn)和發(fā)展。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，提供一種基于立場(chǎng)的摘要生成方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有的摘要生成方法無法生成特定立場(chǎng)的摘要數(shù)據(jù)的問題。

2、本發(fā)明解決問題所采用的技術(shù)方案如下：

3、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供一種基于立場(chǎng)的摘要生成方法，所述方法包括：

4、獲取原始內(nèi)容、位于所述原始內(nèi)容中的目標(biāo)實(shí)體以及目標(biāo)立場(chǎng)；

5、根據(jù)所述目標(biāo)立場(chǎng)從所述原始內(nèi)容中篩選出目標(biāo)內(nèi)容；

6、將所述目標(biāo)內(nèi)容、所述目標(biāo)實(shí)體以及所述目標(biāo)立場(chǎng)輸入已訓(xùn)練的摘要生成模型，得到關(guān)于所述目標(biāo)實(shí)體在所述目標(biāo)立場(chǎng)下的目標(biāo)摘要。

7、在一種實(shí)施方式中，根據(jù)所述目標(biāo)立場(chǎng)從所述原始內(nèi)容中篩選出目標(biāo)內(nèi)容，包括：

8、通過已訓(xùn)練的立場(chǎng)分類模型對(duì)所述原始內(nèi)容按照立場(chǎng)進(jìn)行分類；

9、根據(jù)所述目標(biāo)立場(chǎng)從分類后的內(nèi)容數(shù)據(jù)中篩選出目標(biāo)內(nèi)容。

10、在一種實(shí)施方式中，根據(jù)所述目標(biāo)立場(chǎng)從分類后的內(nèi)容數(shù)據(jù)中篩選出目標(biāo)內(nèi)容，包括：

11、根據(jù)所述目標(biāo)立場(chǎng)對(duì)分類后的內(nèi)容數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選，判斷初步篩選出的數(shù)據(jù)量是否超過預(yù)設(shè)數(shù)量閾值；

12、若超過，則將初步篩選出的各內(nèi)容數(shù)據(jù)作為候選內(nèi)容數(shù)據(jù)，獲取各所述候選內(nèi)容數(shù)據(jù)分別對(duì)應(yīng)的評(píng)選指標(biāo)；其中，所述評(píng)選指標(biāo)包括概率值和文本多樣性至少一種指標(biāo)；每一所述候選內(nèi)容數(shù)據(jù)的概率值是由已訓(xùn)練的立場(chǎng)分類模型計(jì)算出的所述候選內(nèi)容數(shù)據(jù)隸屬于所述目標(biāo)立場(chǎng)的概率值；文本多樣性指標(biāo)則可采用常用的distinct指標(biāo)，其distinct(n)的定義為生成文本的長(zhǎng)度為n的不重復(fù)的短語的數(shù)量與生成文本長(zhǎng)度為n的短語的數(shù)量之比；

13、根據(jù)各所述評(píng)選指標(biāo)篩選若干所述候選內(nèi)容數(shù)據(jù)作為目標(biāo)內(nèi)容。

14、在一種實(shí)施方式中，將所述目標(biāo)內(nèi)容、所述目標(biāo)實(shí)體以及所述目標(biāo)立場(chǎng)輸入已訓(xùn)練的摘要生成模型，得到關(guān)于所述目標(biāo)實(shí)體在所述目標(biāo)立場(chǎng)下的目標(biāo)摘要，包括：

15、根據(jù)所述目標(biāo)內(nèi)容、所述目標(biāo)實(shí)體以及所述目標(biāo)立場(chǎng)進(jìn)行拼接，得到拼接數(shù)據(jù)；

16、基于所述拼接數(shù)據(jù)，通過所述已訓(xùn)練的摘要生成模型生成目標(biāo)摘要。

17、在一種實(shí)施方式中，根據(jù)所述目標(biāo)內(nèi)容、所述目標(biāo)實(shí)體以及所述目標(biāo)立場(chǎng)進(jìn)行拼接，得到拼接數(shù)據(jù)，包括：

18、若所述目標(biāo)內(nèi)容為文本內(nèi)容，則根據(jù)所述文本內(nèi)容、所述目標(biāo)實(shí)體以及所述目標(biāo)立場(chǎng)進(jìn)行拼接，得到拼接數(shù)據(jù)；

19、若所述目標(biāo)內(nèi)容為文本內(nèi)容及圖片，則根據(jù)所述文本內(nèi)容、所述圖片的圖像特征、所述目標(biāo)實(shí)體以及所述目標(biāo)立場(chǎng)進(jìn)行拼接，得到拼接數(shù)據(jù)；

20、若所述目標(biāo)內(nèi)容為目標(biāo)表格數(shù)據(jù)，則根據(jù)展平的所述目標(biāo)表格數(shù)據(jù)、所述目標(biāo)實(shí)體以及所述目標(biāo)立場(chǎng)進(jìn)行拼接，得到拼接數(shù)據(jù)。

21、在一種實(shí)施方式中，所述已訓(xùn)練的摘要生成模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括若干訓(xùn)練實(shí)體分別對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)組，每一所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)組的生成方法包括：

22、獲取一個(gè)訓(xùn)練內(nèi)容，通過預(yù)設(shè)的四元組生成模型識(shí)別所述訓(xùn)練內(nèi)容中的若干訓(xùn)練實(shí)體；其中，每一所述訓(xùn)練實(shí)體在所述訓(xùn)練內(nèi)容中均具有不同立場(chǎng)分別對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)；

23、針對(duì)每一所述訓(xùn)練實(shí)體，根據(jù)所述訓(xùn)練實(shí)體和所述訓(xùn)練內(nèi)容，生成各立場(chǎng)分別對(duì)應(yīng)的訓(xùn)練摘要；針對(duì)每一立場(chǎng)，根據(jù)所述訓(xùn)練實(shí)體、所述訓(xùn)練內(nèi)容、立場(chǎng)以及立場(chǎng)對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練摘要構(gòu)建四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，得到不同立場(chǎng)分別對(duì)應(yīng)的所述四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

24、獲取所述訓(xùn)練內(nèi)容對(duì)應(yīng)的無立場(chǎng)的訓(xùn)練摘要，根據(jù)所述訓(xùn)練實(shí)體、所述訓(xùn)練內(nèi)容以及無立場(chǎng)對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練摘要構(gòu)建三元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

25、根據(jù)所述三元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)和全部所述四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，得到所述訓(xùn)練實(shí)體的訓(xùn)練數(shù)據(jù)組。

26、在一種實(shí)施方式中，所述四元組生成模型為大型語言模型。

27、在一種實(shí)施方式中，所述四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的生成方法包括：

28、通過所述大型語言模型輸出初始四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)；其中，所述初始四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)由訓(xùn)練實(shí)體，立場(chǎng)，訓(xùn)練內(nèi)容，帶立場(chǎng)的訓(xùn)練摘要組成；

29、將所述初始四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為預(yù)設(shè)格式的四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

30、在一種實(shí)施方式中，獲取所述訓(xùn)練內(nèi)容對(duì)應(yīng)的無立場(chǎng)的訓(xùn)練摘要，包括：

31、基于所述訓(xùn)練內(nèi)容，通過基礎(chǔ)生成模型生成無立場(chǎng)的訓(xùn)練摘要。

32、在一種實(shí)施方式中，針對(duì)每一立場(chǎng)，根據(jù)所述訓(xùn)練實(shí)體、所述訓(xùn)練內(nèi)容、立場(chǎng)以及立場(chǎng)對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練摘要構(gòu)建四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，包括：

33、針對(duì)每一立場(chǎng)，計(jì)算立場(chǎng)對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練摘要的忠實(shí)度和立場(chǎng)一致性；

34、判斷所述忠實(shí)度和所述立場(chǎng)一致性是否滿足預(yù)設(shè)要求，若滿足，則根據(jù)所述訓(xùn)練實(shí)體、所述訓(xùn)練內(nèi)容、立場(chǎng)以及立場(chǎng)對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練摘要構(gòu)建四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

35、在一種實(shí)施方式中，所述已訓(xùn)練的摘要生成模型的獲得方法包括：

36、獲取一個(gè)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)組，針對(duì)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)組中的每一所述四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，根據(jù)所述四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的所述訓(xùn)練實(shí)體、所述訓(xùn)練內(nèi)容以及立場(chǎng)生成訓(xùn)練拼接數(shù)據(jù)，得到不同立場(chǎng)分別對(duì)應(yīng)的所述訓(xùn)練拼接數(shù)據(jù)；

37、獲取預(yù)訓(xùn)練語言模型，通過所述預(yù)訓(xùn)練語言模型根據(jù)不同立場(chǎng)的所述訓(xùn)練拼接數(shù)據(jù)，生成不同立場(chǎng)分別對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)摘要；

38、根據(jù)無立場(chǎng)和不同立場(chǎng)的所述訓(xùn)練摘要，以及不同立場(chǎng)的所述預(yù)測(cè)摘要，計(jì)算所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的損失值；

39、判斷所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的損失值是否滿足訓(xùn)練要求，若不滿足，則根據(jù)所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的損失值對(duì)所述預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行參數(shù)更新；

40、繼續(xù)執(zhí)行獲取一個(gè)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)組的步驟，直至所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的損失值滿足所述訓(xùn)練要求，得到所述已訓(xùn)練的摘要生成模型。

41、在一種實(shí)施方式中，所述預(yù)訓(xùn)練語言模型為序列到序列的小型語言模型。

42、在一種實(shí)施方式中，根據(jù)無立場(chǎng)和不同立場(chǎng)的所述訓(xùn)練摘要，以及不同立場(chǎng)的所述預(yù)測(cè)摘要，計(jì)算所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的損失值，包括：

43、根據(jù)無立場(chǎng)和不同立場(chǎng)的所述訓(xùn)練摘要，以及不同立場(chǎng)的所述預(yù)測(cè)摘要，計(jì)算所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的交叉熵?fù)p失值；

44、根據(jù)不同立場(chǎng)的所述訓(xùn)練摘要，計(jì)算所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的kl散度損失值；

45、根據(jù)所述交叉熵?fù)p失值和所述kl散度損失值，計(jì)算所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的損失值。

46、在一種實(shí)施方式中，根據(jù)所述交叉熵?fù)p失值和所述kl散度損失值，計(jì)算所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的損失值，包括：

47、根據(jù)所述交叉熵?fù)p失值和所述kl散度損失值的加權(quán)和，計(jì)算所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的損失值。

48、在一種實(shí)施方式中，根據(jù)無立場(chǎng)和不同立場(chǎng)的所述訓(xùn)練摘要，以及不同立場(chǎng)的所述預(yù)測(cè)摘要，計(jì)算所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的交叉熵?fù)p失值，包括：

49、獲取無立場(chǎng)和不同立場(chǎng)的所述訓(xùn)練摘要中每個(gè)詞的生成概率分布的并集，得到第一并集數(shù)據(jù)；

50、獲取不同立場(chǎng)的所述預(yù)測(cè)摘要中每個(gè)詞的生成概率分布的并集，得到第二并集數(shù)據(jù)；

51、根據(jù)所述第一并集數(shù)據(jù)和所述第二并集數(shù)據(jù)，計(jì)算所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的交叉熵?fù)p失值。

52、在一種實(shí)施方式中，根據(jù)不同立場(chǎng)的所述訓(xùn)練摘要，計(jì)算所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的kl散度損失值，包括：

53、針對(duì)每一立場(chǎng)的所述訓(xùn)練摘要，獲取立場(chǎng)的所述訓(xùn)練摘要中每個(gè)詞的生成概率分布；

54、根據(jù)不同立場(chǎng)的所述訓(xùn)練摘要中每個(gè)詞的生成概率分布，計(jì)算所述預(yù)訓(xùn)練語言模型的kl散度損失值。

55、在一種實(shí)施方式中，立場(chǎng)分類模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括若干訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)，每一所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)的生成方法包括：

56、獲取一個(gè)帶立場(chǎng)數(shù)據(jù)；其中，所述帶立場(chǎng)數(shù)據(jù)的來源包括所述四元組訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

57、根據(jù)所述帶立場(chǎng)數(shù)據(jù)生成訓(xùn)練文本內(nèi)容和對(duì)應(yīng)的立場(chǎng)標(biāo)簽；

58、根據(jù)所述訓(xùn)練文本內(nèi)容和所述立場(chǎng)標(biāo)簽生成一個(gè)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)。

59、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種基于立場(chǎng)的摘要生成系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

60、獲取模塊，用于獲取原始內(nèi)容、位于所述原始內(nèi)容中的目標(biāo)實(shí)體以及目標(biāo)立場(chǎng)；

61、篩選模塊，用于根據(jù)所述目標(biāo)立場(chǎng)從所述原始內(nèi)容中篩選出目標(biāo)內(nèi)容；

62、生成模塊，用于將所述目標(biāo)內(nèi)容、所述目標(biāo)實(shí)體以及所述目標(biāo)立場(chǎng)輸入已訓(xùn)練的摘要生成模型，得到關(guān)于所述目標(biāo)實(shí)體在所述目標(biāo)立場(chǎng)下的目標(biāo)摘要。

63、第三方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種終端，所述終端包括有存儲(chǔ)器和一個(gè)以上處理器；所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有一個(gè)以上的程序；所述程序包含用于執(zhí)行如上述任一所述的基于立場(chǎng)的摘要生成方法的指令；所述處理器用于執(zhí)行所述程序。

64、第四方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有多條指令，所述指令適用于由處理器加載并執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)如上述任一所述的基于立場(chǎng)的摘要生成方法的步驟。

65、本發(fā)明的有益效果：本發(fā)明實(shí)施例通過獲取原始內(nèi)容中的目標(biāo)實(shí)體以及選定的目標(biāo)立場(chǎng)，基于目標(biāo)立場(chǎng)從原始內(nèi)容中篩選出目標(biāo)內(nèi)容，將目標(biāo)內(nèi)容、目標(biāo)實(shí)體以及目標(biāo)立場(chǎng)輸入已訓(xùn)練的摘要生成模型，以自動(dòng)生成關(guān)于目標(biāo)實(shí)體在目標(biāo)立場(chǎng)下的目標(biāo)摘要。解決了現(xiàn)有的大型語言模型基于原始內(nèi)容無法輸出具有特定立場(chǎng)的摘要的問題，高度適用于信息摘要和觀點(diǎn)分析領(lǐng)域，并且可以為各種需要特定視角摘要的應(yīng)用場(chǎng)景提供有力支持。