结合注意力机制的新闻标题生成模型

• 作者: 李慧 祁梅 陈红倩 马丽仪
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 新闻标题生成 注意力机制 LSTM Gigaword数据集
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 第六届全国智能信息处理学术会议(NCIIP 2017)论文选登
• 页码范围: 670-675
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4009字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2017.04.002

摘要

针对新闻标题生成过程中的连贯性、一致性不佳的难题,提出了一种新闻标题生成模型,结合LSTM(Long Short-Term Memory)和注意力机制从新闻文章的文本中产生标题.模型编码部分,使用了BiRNN(bidirectional RNN)模型,解码部分使用了注意力机制.文章选用Gigaword数据集进行模型训练,实验表明提出的方法比基于RNN的模型在新闻文章标题生成问题上更为简明扼要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祁梅	北京联合大学管理学院	4	25	2.0	4.0
2	李慧	北京联合大学管理学院	16	42	3.0	5.0
3	马丽仪	北京联合大学管理学院	20	90	6.0	9.0
4	陈红倩	北京工商大学计算机与信息工程学院	33	147	7.0	11.0