基于GCN网络融合要素关联图的汉越新闻抽取式摘要方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及基于GCN网络融合要素关联图的汉越新闻抽取式摘要方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：首先结合新闻要素融合词频、句子相关性等特征对文本进行关联图构建，利用GRU网络进行文本词级和句子级双层编码；然后利用GCN网络将关联图信息和文本向量表征进行卷积操作，得到句子分类信息；最后，利用句子分类和GRU网络获取的文档级簇分类设置回归函数评估句子的得分，使摘要抽取的任务转化成依据句子显著性分值进行排序的问题，获得最终摘要句。实验结果表明，该方法在汉越多文本摘要任务中取得了很好的效果。

《基于GCN网络融合要素关联图的汉越新闻抽取式摘要方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022102937808，当前法律状态为已下证，由昆明理工大学提出申请，发明人为高盛祥;左江涛，申请日期为2022-03-24，公开（公告）日期为2024-08-06，国际专利分类号（IPC）为 G06F 16/34 (2019.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及基于GCN网络融合要素关联图的汉越新闻抽取式摘要方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：首先结合新闻要素融合词频、句子相关性等特征对文本进行关联图构建，利用GRU网络进行文本词级和句子级双层编码；然后利用GCN网络将关联图信息和文本向量表征进行卷积操作，得到句子分类信息；最后，利用句子分类和GRU网络获取的文档级簇分类设置回归函数评估句子的得分，使摘要抽取的任务转化成依据句子显著性分值进行排序的问题，获得最终摘要句。实验结果表明，该方法在汉越多文本摘要任务中取得了很好的效果。

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