基于注意力机制的评论摘要生成

• 作者: 张治 王晓宇 苏放
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 评论摘要 注意力机制 序列到序列 循环神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 7-13
• 页数: 7页
• 分类号: TN929.53
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2017-219

摘要

为了实现评论摘要的生成式提取,对序列到序列学习的神经网络模型进行分析,提出了一种改进的注意力机制应用模型,并用于评论摘要.挖掘评论摘要特征,使在摘要中出现的文字更多集中在原文首部;针对评论摘要的样本特征,通过改进局部注意力模型,使其对评论原文的句首具有更高的注意力权重,并可端到端地生成评论摘要的每一个词.实验结果表明,该模型在对英文同类别全文长度小于200的评论摘要提取上有更高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏放	北京邮电大学信息与通信工程学院	20	97	5.0	8.0
3	张治	北京邮电大学信息与通信工程学院	17	303	7.0	17.0
5	王晓宇	北京邮电大学信息与通信工程学院	4	5	1.0	2.0