针对传统引入注意力机制的Encoder-Decoder模型在摘要生成任务上存在文字冗余、表述不一致、非登录词(out of vocabulary,OOV)等问题,而导致生成摘要准确性较差,对可嵌入文本位置信息的Transformer模型进行了改进。提出引入指针网络帮助解码,利用指针网络生成文本的优势生成摘要,并在LCSTS中文短文本摘要数据集上验证了该模型的有效性。结果表明:改进后的Transformer模型在ROUGE评分上比基准模型平均高出2分,在保证摘要与输入文本一致性的同时,其生成内容的显著性和语言的流畅性提升明显。
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