【摘 要】
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为了提高生成摘要的连贯性和可读性,同时避免传统抽象式摘要方法的未登录词和生成摘要的自我重复问题。本文在注入注意力机制的序列到序列模型基础上,加入了指向生成器网络且
【机 构】
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贵州大学网络与信息化管理中心,贵州大学大数据与信息工程学院
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为了提高生成摘要的连贯性和可读性,同时避免传统抽象式摘要方法的未登录词和生成摘要的自我重复问题。本文在注入注意力机制的序列到序列模型基础上,加入了指向生成器网络且在编码器和解码器之间加入了一个门控卷积单元。通过指针从原文中拷贝词,在正确复述原文信息的同时,使用生成器生成一些新的词,解决未登录的问题;通过门控卷积单元控制信息流,解决摘要重复问题。实验数据主要依赖于LCSTS中文摘要数据集。根据实验结果显示,该模型的ROUGE模型分数高于传统的Seq2seq模型,提高了文本摘要的质量。
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