一种融合义原的中文摘要生成方法

崔卓; 李红莲; 张乐; 吕学强

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文本摘要旨在对冗长的文本进行简短精确的总结,同时保留文本的原始语义。该文提出一种融合义原的中文摘要生成方法(Add Sememe-Pointer Model,ASPM),以词为单位在LCSTS数据集上进行实验。算法利用基于Seq2Seq的指针网络模型以解决由于词汇表规模导致的未登录词问题。考虑到中文一词多义现象较多,只通过指针网络模型难以很好地理解文本语义,导致生成的摘要可读性不高。方法引入了义原知识库,训练多义词的词向量表示,准确地捕捉一个词在上下文的具体含义,并对LCSTS中的一些多义词进行义原标注,以使算法能更好地获取数据集中词语的语义信息。实验结果表明,该文提出的融合义原的中文摘要生成方法可以得到更高的ROUGE分数,使生成的摘要更加具有可读性。

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来源
《中文信息学报》 |2022年第6期|146-154|共9页
作者
崔卓; 李红莲; 张乐; 吕学强;
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作者单位

北京信息科技大学信息与通信工程学院;

北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室;

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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
文本摘要; 义原; 指针网络; 文本语义; 词向量;

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