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摘要:
结合注意力机制的序列到序列模型在生成式文本摘要的研究中已取得了广泛应用,但基于该模型的摘要生成技术依然存在信息编码不充分、生成的摘要偏离主题的问题,对此提出了一种结合主题信息聚类编码的文本摘要生成模型TICTS(theme information clustering coding text summarization).将传统的抽取式文本摘要方法与基于深度学习的生成式文本摘要方法相结合,使用基于词向量的聚类算法进行主题信息提取,利用余弦相似度计算输入文本与所提取关键信息的主题相关性,将其作为主题编码的权重以修正注意力机制,在序列到序列模型的基础上结合主题信息与注意力机制生成摘要.模型在LCSTS数据集上进行实验,以ROUGE为评价标准,实验结果相对于基线模型在ROUGE-1的得分上提高了1.1,ROUGE-2提高了1.3,ROUGE-L提高了1.1.实验证明结合主题信息聚类编码的摘要模型生成的摘要更切合主题,摘要质量有所提高.
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文献信息
篇名 结合主题信息聚类编码的文本摘要模型
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 序列到序列模型 生成式文本摘要 词向量聚类 主题编码 余弦相似度
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 大数据分析与挖掘
研究方向 页码范围 30-34
页数 5页 分类号 TP391.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2021.01.006
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
序列到序列模型
生成式文本摘要
词向量聚类
主题编码
余弦相似度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
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40
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