【摘 要】
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随着互联网信息的爆炸式增长,搜索引擎和新闻系统从冗余且信息分散的网络文章中捕捉核心的新闻事件信息,并生成更精细的事件描述,为读者提供实时的事件热点,从而提升用户的阅读体验和时新事件感知。现代信息社会中,从长篇的文章中提炼核心事件信息,具有重要的工业应用价值,对于提升用户的阅读体验至关重要。因此,本文致力于解决这样一个重要且富有挑战性的任务,称为文章事件短描述生成（AES）,该任务旨在为开放域中来自
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随着互联网信息的爆炸式增长,搜索引擎和新闻系统从冗余且信息分散的网络文章中捕捉核心的新闻事件信息,并生成更精细的事件描述,为读者提供实时的事件热点,从而提升用户的阅读体验和时新事件感知。现代信息社会中,从长篇的文章中提炼核心事件信息,具有重要的工业应用价值,对于提升用户的阅读体验至关重要。因此,本文致力于解决这样一个重要且富有挑战性的任务,称为文章事件短描述生成（AES）,该任务旨在为开放域中来自多个来源的文章生成简明的事件摘要。与常规文本摘要任务相比,在AES任务中,所有关键事件元素都需要正确检测且正确组织,任务的输入为多个不平衡的信息序列来源,且开放域在线文章通常具有主题多样、样式各异和表述模棱两可等特点。为了解决上述问题,提出了一种实体偏置的多源指针生成网络,以汇总关键事件元素并通过动态的融合机制集成多源知识输入,并以预训练的方式进一步利用用户搜索日志数据来提升模型对于文章重要信息的定位能力和模型泛化性。还构建了两个具有基于文章事件短描述的大型数据集,以评估本文模型的实际效果。通过大量的实验评估,包括ROUGE分数自动评估和人工评估,实验结果验证了所提出的实体偏置的多源指针生成网络,相较于相关基线模型具有显著的优势。最后,提出的AES任务和模型设计也解决了多个实际的问题,被成功部署在亿级用户的移动社交应用程序中,以生成热点推荐和相关搜索推荐。这项工作极大地减轻了在生成事件短描述的人力成本,并且有效提高了用户点击率和用户体验。
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