【摘 要】
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近年来文本信息出现了爆炸式增长,人们没有足够的精力去阅读这些文本,因此如何自动地从文本中提取关键信息就显得尤为重要,而文本摘要技术可以很好地解决这个问题。目前的文
【机 构】
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数据工程与知识工程教育部重点实验室（中国人民大学信息学院）,清华大学经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金 Nos.U1711262,71771131,61472426;The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.U1711262,71771131,61472426
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近年来文本信息出现了爆炸式增长,人们没有足够的精力去阅读这些文本,因此如何自动地从文本中提取关键信息就显得尤为重要,而文本摘要技术可以很好地解决这个问题。目前的文本摘要技术主要是利用带有注意力(attention)机制的序列到序列模型(sequence to sequence)对文本生成摘要,但是注意力机制在每个时刻的计算是独立的,没有考虑到之前时刻生成的文本信息,导致模型在生成文本时忽略了之前生成的内容,导致重复生成部分信息。针对这一问题,在文本摘要模型中引入了一种新的覆盖率(coverage)机制,通
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