基于层级BiGRU+Attention的面向查询的新闻多文档抽取式摘要方法

针对现有大多数面向查询的多文档抽取式摘要方法通常是将句子的内容显著性及查询相关性分开计算的,且对向量表示的建模不充分的问题,提出一种基于层级BiGRU+Attention的面向查询的新闻多文档抽取式摘要方法.首先,通过训练层级BiGRU+Attention神经网络模型,获得具有丰富上下文语义信息的句子、文档向量表示;并在此过程中通过双线性变换注意力机制,使得文档向量表示不仅具有反映文档深层主旨信息的基本特性,还融入句子与用户查询的相关性信息,然后利用句向量与其进行相似度计算获得相应的句子重要性得分;其次,由句子重要性得分、句子中包含的关键词特征、句子的长度特征以及句子的时序权重系数加权组合得到最终的句子综合特征权重得分;最后,利用MMR算法来选择摘要句.实验结果表明,与其他方法相比本文提出的方法能在一定程度上提高面向查询的多文档抽取式摘要的质量,具有一定的有效性及优越性.

基于分层最大边缘相关的柬语多文档抽取式摘要方法

为了解决传统多文档抽取式摘要方法无法有效利用文档之间的语义信息、摘要结果存在过多冗余内容的问题,提出了一种基于分层最大边缘相关的柬语多文档抽取式摘要方法。首先,将柬语多文档文本输入到训练好的深度学习模型中,抽取得到所有的单文档摘要;然后,依据类似分层瀑布的方式,迭代合并所有的单文档摘要,通过改进的最大边缘相关算法合理地选择摘要句,得到最终的多文档摘要。结果表明,与其他方法相比,通过使用深度学习方法并结合分层最大边缘相关算法共同获得的柬语多文档摘要,R1,R2,R3和RL值分别提高了4.31%,5.33%,6.45%和4.26%。基于分层最大边缘相关的柬语多文档抽取式摘要方法在保证摘要句子多样性和差异性的同时,有效提高了柬语多文档摘要的质量。