一种基于篇章结构分析的内容摘要生成方法

本发明公开一种基于篇章结构分析的内容摘要生成方法，属于自然语言处理技术领域。该方法首先对原始文本进行预处理，随后开展篇章结构深度分析，包括识别文本的篇章类型及提取显式/隐式篇章关系，其中隐式篇章关系提取通过Prompt范式引入特殊符号强化逻辑语义；接着采用双路径打分机制，分别结合篇章结构特征的深度神经网络模型与优化的文本排序算法对句子打分，再通过逻辑回归模型融合得分；之后基于篇章关系加权的次模函数与贪心算法筛选目标句子，最后经后处理生成摘要。本发明通过深度利用篇章结构逻辑，解决了现有摘要生成中逻辑不通顺、信息冗余或关键关系缺失的问题，提升了摘要的语义连贯性与信息完整性。