融合复制机制和input-feeding方法的中文自动摘要模型

农丁安; 欧阳纯萍; 阳小华

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融合复制机制和input-feeding方法的中文自动摘要模型

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针对中文自动摘要准确率不高的问题,在含有注意力机制的序列到序列(sequence-to-sequence,seq2seq)基础模型的解码器中融合了复制机制和input-feeding方法,提出了准确率更高的中文自动摘要模型.首先,该模型使用指针网络将出现在源序列中的OOV(out-of-vocabulary)词扩展到固定词典,以实现从源序列复制OOV词到生成序列中;其次,input-feeding方法用于跟踪已生成序列的注意力决定信息以提升模型输出准确率.在NLPCC2018数据集上的实验结果表明,与基础模型相比,所提出模型获得了更高的ROUGE得分,验证了该模型的可行性.

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来源
《计算机应用研究》 |2020年第8期|2395-2399|共5页
作者
农丁安; 欧阳纯萍; 阳小华;
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作者单位

南华大学计算机学院湖南衡阳421001;

南华大学计算机学院湖南衡阳421001;

南华大学计算机学院湖南衡阳421001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
自动摘要; 复制机制; input-feeding方法; 指针网络; 序列到序列; 注意力机制;

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