物品的摘要生成方法、装置和设备与流程

技术特征：
1.一种物品的摘要生成方法，其特征在于，包括：获取用户输入的物品的标识和用于描述所述物品关联信息的文本信息；基于数据库中存储的所述物品的属性以及所述物品的标识，根据预设的知识图谱获取所述物品的当前属性值；根据所述物品的属性以及属性对应的当前属性值，从预设词典中确定对应的当前属性词，所述当前属性词为用于描述所述当前属性值的词语；根据所述当前属性词和所述文本信息，生成所述物品的摘要。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前属性词和所述文本信息，生成所述物品的摘要，包括：将所述文本信息进行编码，得到编码器隐层序列；根据预设模型和所述编码器隐层序列，计算得到从所述文本信息中输出摘要词的第一概率，所述摘要词用于构建所述物品的摘要；根据预设模型和所述编码器隐层序列，计算得到从所述预设词典的当前属性词中输出所述摘要词的第二概率；根据所述第一概率和第二概率之和的大小，对所述摘要词进行选取，生成所述物品的摘要。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据预设模型和所述编码器隐层序列，计算得到从所述文本信息中输出摘要词的第一概率，包括：对所述文本信息中的词汇进行注意力加权，获取所述文本信息中的每一个词汇的注意力权重；从所述文本信息中生成摘要词，根据所述预设模型和所述编码器隐层序列，计算得到所述摘要词的输出概率；根据所述文本信息中每一个词汇的注意力权重和所述摘要词的输出概率，计算得到所述第一概率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设模型和所述编码器隐层序列，计算得到从所述预设词典的当前属性词中输出所述摘要词的第二概率，包括：根据所述编码器隐层序列和所述文本信息中每一个词汇的注意力权重，计算得到上下文向量；根据所述预设模型和所述上下文向量，获取解码器隐层序列；根据所述预设模型、所述解码器隐层序列和所述上下文向量，计算得到从所述预设词典的当前属性词中生成所述摘要词的概率；根据所述从所述预设词典的当前属性词中生成所述摘要词的概率和所述摘要词的输出概率，计算得到从所述预设词典的当前属性词中输出所述摘要词的第二概率。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述文本信息中每一个词汇的注意力权重和所述摘要词的输出概率，计算得到所述第一概率，包括：获取所述文本信息中相同的词汇分别对应的注意力权重；将所述相同的词汇对应的注意力权重之和与所述摘要词的输出概率相乘，计算得到所述第一概率。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述物品的属性以及属性对应的
当前属性值，从预设词典中确定对应的当前属性词，包括：根据所述物品的标识，获取所述数据库中存储的所述物品的属性；根据所述物品的属性，获取所述物品的每一个属性对应的属性词全集，所述属性词全集包括用于描述物品的属性值的属性词；根据所述物品的属性对应的当前属性值，从所述属性词全集中确定所述物品的当前属性词。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于数据库中存储的所述物品的属性以及所述物品的标识，根据预设的知识图谱获取所述物品的当前属性值，包括：获取所述物品的标识，从所述数据库中获取所述物品的每一个属性；根据所述物品的每一个属性，查找所述预设的知识图谱，得到所述物品每一个属性对应的当前属性值，所述预设知识图谱包括所述物品的规格描述和包装描述。8.一种物品的摘要生成装置，其特征在于，包括：信息获取模块，用于获取用户输入的物品的标识和用于描述所述物品关联信息的文本信息；属性值获取模块，用于基于数据库中存储的所述物品的属性以及所述物品的标识，根据预设的知识图谱获取所述物品的当前属性值；属性词确定模块，用于根据所述物品的属性以及属性对应的当前属性值，从预设词典中确定对应的当前属性词，所述当前属性词为用于描述所述当前属性值的词语；摘要生成模块，用于根据所述当前属性词和所述文本信息，生成所述物品的摘要。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述摘要生成模块，具体用于：将所述文本信息进行编码，得到编码器隐层序列；根据预设模型和所述编码器隐层序列，计算得到从所述文本信息中输出摘要词的第一概率，所述摘要词用于构建所述物品的摘要；根据预设模型和所述编码器隐层序列，计算得到从所述预设词典的当前属性词中输出所述摘要词的第二概率；根据所述第一概率和第二概率之和的大小，对所述摘要词进行选取，生成所述物品的摘要。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述摘要生成模块，具体用于：对所述文本信息中的词汇进行注意力加权，获取所述文本信息中的每一个词汇的注意力权重；从所述文本信息中生成摘要词，根据所述预设模型和所述编码器隐层序列，计算得到所述摘要词的输出概率；根据所述文本信息中每一个词汇的注意力权重和所述摘要词的输出概率，计算得到所述第一概率。11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述摘要生成模块，具体用于：根据所述编码器隐层序列和所述文本信息中每一个词汇的注意力权重，计算得到上下文向量；根据所述预设模型和所述上下文向量，获取解码器隐层序列；根据所述预设模型、所述解码器隐层序列和所述上下文向量，计算得到从所述预设词
典的当前属性词中生成所述摘要词的概率；根据所述从所述预设词典的当前属性词中生成所述摘要词的概率和所述摘要词的输出概率，计算得到从所述预设词典的当前属性词中输出所述摘要词的第二概率。12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述摘要生成模块，具体用于：获取所述文本信息中相同的词汇分别对应的注意力权重；将所述相同的词汇对应的注意力权重之和与所述摘要词的输出概率相乘，计算得到所述第一概率。13.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述属性词确定模块，具体用于：根据所述物品的标识，获取所述数据库中存储的所述物品的属性；根据所述物品的属性，获取所述物品的每一个属性对应的属性词全集，所述属性词全集包括用于描述物品的属性值的属性词；根据所述物品的属性对应的当前属性值，从所述属性词全集中确定所述物品的当前属性词。14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述属性值获取模块，具体用于：获取所述物品的标识，从所述数据库中获取所述物品的每一个属性；根据所述物品的每一个属性，查找所述预设的知识图谱，得到所述物品每一个属性对应的当前属性值，所述预设知识图谱包括所述物品的规格描述和包装描述。15.一种处理设备，其特征在于，包括存储器和至少一个处理器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如权利要求1
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7任一项所述的方法。16.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时用于实现如权利要求1
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7任一项所述的方法。17.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如权利要求1
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7任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种物品的摘要生成方法、装置和设备，其中，该方法包括：获取用户输入的物品的标识和文本信息，基于数据库中存储的物品的属性以及物品的标识，获取物品的当前属性值，根据物品的属性以及属性对应的当前属性值，从预设词典中确定对应的当前属性词，根据当前属性词和文本信息，生成物品的摘要。该技术方案中，通过获取物品每一个属性对应的当前属性值，根据当前属性值从预设词典的所有属性词中确定用于描述物品当前属性值的当前属性词，以及根据用户输入的文本信息和预设词典中的当前属性词，生成物品的摘要，能够避免预设词典中的属性词发生混乱，造成摘要中存在非当前属性词误导用户的问题，提高物品摘要描述的准确度。度。度。


技术研发人员：袁鹏 李浩然 徐松
受保护的技术使用者：北京京东世纪贸易有限公司
技术研发日：2021.02.19
技术公布日：2021/12/6