【摘 要】
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针对现有单文档自动文摘方法获取文摘的连贯性和准确度较差的问题,提出了一种基于混合神经网络的自动文摘模型。该模型将卷积神经网络和长短期记忆网络相结合,并在长短期记忆
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51775513)
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针对现有单文档自动文摘方法获取文摘的连贯性和准确度较差的问题,提出了一种基于混合神经网络的自动文摘模型。该模型将卷积神经网络和长短期记忆网络相结合,并在长短期记忆网络的输入端增加了一个记忆细胞状态。该模型首先利用卷积神经网络对句子进行向量表示;然后将每个句子中的词向量和文档中的句向量分别输入两个长短期记忆网络,得到句子和文档的匹配程度;最后将匹配程度高的句子进行组合,获得文摘。实验发现:基于混合神经网络的单文档自动文摘模型与LSI、LDA、TextRank、PCA以及长短期记忆网络模型相比,ROUGE-2和ROUGE-3值均有0.01左右的提升,这表明提出的模型获取文摘的可读性较好,上下文关系明确,有效提升了自动文摘的质量。
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