论文部分内容阅读
英文句子压缩任务由于词典容量等限制,使用深度学习方法容易造成压缩后的句意与原句不同并一定程度影响语法逻辑。针对这一问题,文中提出一种融合语法信息的句子压缩方法。首先通过两组编解码器来对单词和词性分别进行编解码,在解码阶段通过带有语法注意力机制的长短期记忆网络(Syntax-LSTM)融合单词和词性信息产生语法注意力机制进而引导输出结果。与现有方法相比,实验结果表明该算法的F1值在领域数据集上达到了0.7742,在跨领域数据集上达到了0.4186,证明了其输出具有更好的可读性和鲁棒性。