基于BERT_BiLSTM的中文摘要分类研究方法

本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于BERT_BiLSTM的中文摘要分类研究方法。通过对中文摘要数据进行预处理，并按摘要类型打标签；搭建基于BERT_BiLSTM的中文摘要模型；将打上标签的摘要输入到BERT_BiLSTM模型训练，经过轮次训练对测试数据进行分类测试，得到分类结果。BERT_BiLSTM模型通过BERT预训练后的摘要语句转成词向量序列，利用机器可读的数字矩阵代表摘要语句，因此不需要大量测试数据样本就可以获得较好的效果，且BERT预训练模型学习了大规模文本数据，具有较好的可迁移性，结合自己的训练数据进行摘要语句学习训练，因此对于测试数据更具鲁棒性。