【摘 要】
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生成过程中利用词汇特征(包含n-gram和词性信息)识别更多重点词汇内容,进一步提高摘要生成质量,提出了一种基于sequence-to-sequence(Seq2Seq)结构和attention机制的、融合了
【机 构】
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河北科技大学信息科学与工程学院,石家庄市公安局信息中心,西安电子科技大学通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772075);河北省自然科学基金(F2017208012);教育部人文社会科学研究专项任务项目(工程科技人才培养研究)(17JDGC022)
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生成过程中利用词汇特征(包含n-gram和词性信息)识别更多重点词汇内容,进一步提高摘要生成质量,提出了一种基于sequence-to-sequence(Seq2Seq)结构和attention机制的、融合了词汇特征的生成式摘要算法。算法的输入层将词性向量与词向量合并后作为编码器层的输入,编码器层由双向LSTM组成,上下文向量由编码器的输出和卷积神经网络提取的词汇特征向量构成。模型中的卷积神经网络层控制词汇信息,双向LSTM控制句子信息,解码器层使用单向LSTM为上下文向量解码并生成摘要。实验结果显示,在
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