【摘 要】
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随着大数据的来临,信息数据出现爆炸式增长,网络时代每天产生数以亿计的数据和信息,因此人类不可避免的面临信息过载这一问题.其中归因于自媒体等传播途径的普及,使得文本信息越来越多.如何从杂乱绵长的文本中摘要出简短的主旨,即自动文本摘要的研究,对于人们能够快速、准确地从海量文本数据中获取到有效信息有着重大的意义.是通过生成一段简练的文字来高度概括原文信息的技术.要将长文本转换为短的摘要内容,需要通过se
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随着大数据的来临,信息数据出现爆炸式增长,网络时代每天产生数以亿计的数据和信息,因此人类不可避免的面临信息过载这一问题.其中归因于自媒体等传播途径的普及,使得文本信息越来越多.如何从杂乱绵长的文本中摘要出简短的主旨,即自动文本摘要的研究,对于人们能够快速、准确地从海量文本数据中获取到有效信息有着重大的意义.是通过生成一段简练的文字来高度概括原文信息的技术.要将长文本转换为短的摘要内容,需要通过seq2seq框架将原始输入编码成一个语义向量,并对该语义向量解码生成输出.本文对于编码部分使用双向LSTM神经网络,解码部分使用单向LSTM神经网络.但是长文本序列仅依靠一个语义编码是不足以表示全部文本信息的,因此引入attention机制,并在此基础上对模型进行改进.具体改进为使用TextRank算法结合句子的位置特征和新颖性计算出每个句子的重要性得分,选出得分最高的TOP-K个句子作为输入序列.并放弃了传统的通过attention回顾全部文本的做法,让attention仅关注局部信息,从而将注意力集中在对齐位置周围.通过这种方式减少噪声和计算时间,提高摘要的准确度.最后设计实验并进行结果分析.对实验数据进行了介绍和处理,设计了两个对比实验,并分别选用word-based和char-based两种方式构建输入序列的词向量表达.通过ROUGE-1,ROUGE-2两个指标对生成摘要的质量进行评价,对比实验结果验证模型的可行性.
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