区分冗余序列的抽象文本摘要

• 作者: 俞鸿飞 张民 段湘煜 殷明明 王坤
• 来源期刊: 厦门大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 抽象文本摘要 冗余序列 Transformer
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 900-906
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5198字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6043/j.issn.0438-0479.201904040

摘要

序列到序列模型已经被广泛用于抽象文本摘要中,主要将源端语句的词序列通过神经网络生成摘要的词序列.在生成过程中,源端语句所携带的信息被编码,继而由解码器生成摘要.源端句子中包含有两种类型的信息,一类是与摘要有关联的信息,另一类是与摘要无关的冗余信息.为了区分这两类信息,提出了一种新的模型架构,在序列到序列模型的目标端加入冗余序列信息,通过解码器分别生成摘要文本以及冗余文本.将该模型应用于Gigaword英文测试集和LCSTS中文测试集,测试结果表明:相对于基准系统Transformer模型,加入冗余序列的Transformer模型在评估指标ROUGE-1(recall-oriented understudy for gisting evaluation-1)下的得分提高了0.7个百分点,证明该模型能够生成更高质量的抽象文本摘要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王坤	苏州大学计算机科学与技术学院	16	50	3.0	7.0
2	张民	苏州大学计算机科学与技术学院	27	94	5.0	9.0
3	段湘煜	苏州大学计算机科学与技术学院	11	10	2.0	2.0
4	俞鸿飞	苏州大学计算机科学与技术学院	3	2	1.0	1.0
5	殷明明	苏州大学计算机科学与技术学院	3	0	0.0	0.0