基于IF-PGN模型的短文本摘要生成

• 作者: 孙岩 李晶
• 来源期刊: 佳木斯大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 生成式摘要 神经网络 指针生成网络 信息过滤
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 电气工程与信息技术
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文

摘要

针对以往提出的模型生成的摘要准确性不够,且含有过多冗余信息的问题,提出一种生成式文本摘要模型——信息过滤-指针生成网络.该模型对神经网络编码解码结构进行扩展,引入信息过滤网络和指针生成网络,可以有效地捕获原文信息,免于无效信息的影响,且让指针网络的复制概率更加准确,生成的摘要内容更加丰富、连贯.在CNN/Ddily Mail数据集上的实验结果表明,ROUGE指标有明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晶		163	529	10.0	16.0
2	孙岩		7	9	2.0	3.0