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摘要:
为科技论文生成自动摘要,这能够帮助作者更快撰写摘要,是自动文摘的研究内容之一.相比于常见的新闻文档,科技论文具有文档结构性强、逻辑关系明确等特点.目前,主流的编码-解码的生成式文摘模型主要考虑文档的序列化信息,很少深入探究文档的篇章结构信息.为此,文中针对科技论文的特点,提出了一种基于"单词-章节-文档"层次结构的自动摘要模型,利用单词与章节的关联作用增强文本结构的层次性和层级之间的交互性,从而筛选出科技论文的关键信息.除此之外,该模型还扩充了一个上下文门控单元,旨在更新优化上下文向量,从而能更全面地捕获上下文信息.实验结果表明,提出的模型可有效提高生成文摘在ROUGE评测方法上的各项指标性能.
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文献信息
篇名 基于单词-章节关联的科技论文摘要
来源期刊 计算机科学 学科
关键词 科技论文摘要 自动文摘 生成式文摘 篇章结构 层次结构
年,卷(期) 2021,(10) 所属期刊栏目 人工智能|Artificial Intelligence
研究方向 页码范围 59-66
页数 8页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.11896/jsjkx.200900180
五维指标
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1997(1)
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2002(1)
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2021(0)
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研究主题发展历程
节点文献
科技论文摘要
自动文摘
生成式文摘
篇章结构
层次结构
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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