【摘 要】
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自动文本摘要技术是一种能从海量文本中获取重要信息的方法,它可以缓解大数据时代信息过载的问题.传统基于编码-解码自动摘要模型生成的摘要易出现句内重复、语义无关等现象,
【机 构】
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华南师范大学 计算机学院,广州,510631华南师范大学 软件学院,广东 佛山,528225;
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自动文本摘要技术是一种能从海量文本中获取重要信息的方法,它可以缓解大数据时代信息过载的问题.传统基于编码-解码自动摘要模型生成的摘要易出现句内重复、语义无关等现象,不利于读者理解文本的核心思想.受人工摘要书写方式的启发,即先理解文本局部信息,再从全局层面归纳信息、书写摘要,提出一种基于卷积自注意力编码过滤的自动摘要模型(CSAG).模型由编码器、卷积自注意力门控单元、解码器组成,结合卷积神经网络可以提取局部特征,多端自注意力机制可以学习长期依赖关系,模型可以根据上下文的局部和全局特征,从不同角度和不同层面提取文本潜在信息,确保模型生成正确流畅的摘要.然后通过策略梯度强化学习可直接利用不可微的度量指标ROUGE对模型进行优化,避免推理过程中出现曝光偏差问题.在Gigaword数据集上的多组对比实验结果表明,该文提出的模型在自动摘要任务上具有一定的优势.
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