(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210408824.7 (22)申请日 2022.04.19 (71)申请人 北京三快在线科技有限公司 地址 100080 北京市海淀区北四环西路9号 2106-030 (72)发明人 王超　刘井平　程浩　肖仰华　 许慧敏　王宗宇　谢睿　武威　 (74)专利代理 机构 北京曼威知识产权代理有限 公司 11709 专利代理师 邓超 (51)Int.Cl. G06F 40/289(2020.01) G06F 40/30(2020.01) G06F 40/117(2020.01) (54)发明名称 一种缩略语生成方法、 装置、 设备及存储介 质 (57)摘要 本说明书公开了一种缩略语生成方法、 装 置、 设备及存储介质， 在对待识别全称进行分词 得到了待识别全称中包含的每个词以及每个词 对应的特征向量， 进而根据每个词对应的特征向 量确定每个词中包含的所有字的特征向量， 将待 识别全称中各字对应的特征向量输入到缩略语 生成模型中， 得到待识别全称对应的缩略语。 可 见， 通过结合词对应的特征向量确定词中包含的 每个字对应的特征向量的方式， 将 字在其所在词 中的语义等特征融合到字对应的特征向量中， 体 现了词的语义对字本身特征的影 响， 提高了通过 缩略语生成模型得到的待识别全称对应的缩略 语的准确性。 权利要求书2页 说明书14页 附图5页 CN 115017899 A 2022.09.06 CN 115017899 A 1.一种缩略语生成方法， 其特 征在于， 包括： 获取待识别全称； 对所述待识别全称进行分词， 得到所述待识别全称中包 含的各词语； 针对每个词语， 确定该词语对应的特 征向量； 根据该词语对应的特 征向量， 确定该词语中包 含的各字对应的特 征向量； 根据所述待识别全称中各字对应的特 征向量， 确定所述待识别全称的特 征向量； 将所述待识别全称的特征向量输入到缩略语生成模型， 得到所述缩略语生成模型输出 的所述待识别全称对应的缩略语。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 针对每个词语， 确定该词语对应的特征向量， 具体包括： 确定该词语对应的各语义类别； 并确定该词语对应的各语义类别向量； 根据该词语对应的各语义类别向量以及该词语的相邻词语对应的各语义类别向量， 确 定该词语对应的各语义类别的置信度； 所述语义类别的置信度用于表征该词语对应的各语 义类别符合该词语在所述待识别全称中各语义的概 率； 以该词语对应的各语义类别的置信度为权 重， 对该词语对应的各语义类别向量加权； 根据该词语对应的各语义类别的加权结果， 确定该词语对应的特 征向量。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据该词语对应的特征向量， 确定该词语中 包含的各字对应的特 征向量， 具体包括： 根据该词语中包 含的各字， 确定该词语中包 含的各字对应的原 始特征向量； 根据该词语中包含的各字对应的原始特征向量， 以及该词语对应的特征向量， 确定该 词语中包 含的各字对应的特 征向量。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 将所述待识别全称的特征向量输入到缩略语 生成模型， 得到所述缩略语生成模型输出的所述待识别全称对应的缩略语， 具体包括： 将所述待识别全称的特征向量输入到缩略语生成模型， 得到所述缩略语生成模型输出 的所述待识别全称中各字的标记； 根据所述待识别全称中所有字的标记， 确定所述待识别全称的标记向量； 根据所述待识别全称的标记向量， 确定所述待识别全称对应的缩略语。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 将所述特征向量输入到缩略语生成模型， 得 到所述缩略语生成模型输出的所述待识别全称中各字的标记， 具体包括： 针对所述待识别全称中每个字， 根据 该字的相邻 字的标记以及该字的相邻 字对应的特 征向量， 确定该字的相邻字的目标 特征向量； 将该字对应的特征向量以及该字的相邻字的目标特征向量输入到所述缩略语生成模 型， 确定该字对应的保留概 率； 根据该字对应的保留概 率以及预设的概 率阈值， 确定该字的标记。 6.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 将所述待识别全称的特征向量输入到缩略语 生成模型， 得到所述缩略语生成模型输出的所述待识别全称中各字的标记， 具体包括： 针对所述待识别全称中每 个字， 确定该字对应的各候选标记； 将该字对应的特征向量以及该字的相邻 字的各候选标记输入到所述缩略语生成模型， 确定将该字标记为各候选标记的概 率；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115017899 A 2根据所述待识别全称中所有字的标记， 确定所述待识别全称的标记向量， 具体包括： 遍历通过 下述方式得到的所有标记向量： 将所述待识别全称中的每个字分别标记为每个字对应的一个候选标记， 得到由将每个 字所标记的候选标记构成的标记向量； 针对遍历得到的每个标记向量， 根据将所述待识别全称中各字标记为该标记向量中各 候选标记的概 率， 确定该 标记向量的置信度； 根据遍历得到的各标记向量的置信度， 在遍历得到的各标记向量中， 选择预设数量的 标记向量作为所述待识别全称的标记向量。 7.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 根据该字对应的保留概率以及预设的概率阈 值， 确定该字的标记， 具体包括： 判断该字对应的保留概 率是否大于预设的概 率阈值； 若是， 确定该字的标记为保留标记； 若否， 确定该字的标记为缩略标记； 根据所述待识别全称的标记向量， 确定所述待识别全称对应的缩略语， 具体包括： 根据所述待识别全称的标记向量中包含的保留标记对应的字， 确定所述待识别全称对 应的缩略语。 8.一种缩略语生成装置， 其特 征在于， 包括： 待识别全称获取模块， 用于获取待识别全称； 分词模块， 用于对所述待识别全称进行分词， 得到所述待识别全称中包 含的各词语； 第一确定模块， 用于针对每 个词语， 确定该词语对应的特 征向量； 第二确定模块， 用于根据该词语对应的特征向量， 确定该词语中包含的各字对应的特 征向量； 第三确定模块， 用于根据所述待识别全称中各字对应的特征向量， 确定所述待识别全 称的特征向量； 缩略语生成模块， 用于将所述待识别全称的特征向量输入到缩略语生成模型， 得到所 述缩略语生成模型输出的所述待识别全称对应的缩略语。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有计算机程序， 所述计算 机程序被处 理器执行时实现上述权利要求1～7任一项所述的方法。 10.一种电子设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1～7任一项所述的方 法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115017899 A 3