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基于文本类别的文本自动摘要模型
被引量:
2
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作者
谢鸣元
《电脑知识与技术》
2018年第1期206-208,共3页
目前大部分基于序列到序列生成模型的生成式摘要研究未充分考虑文本类别对于最终摘要结果的影响。然而往往同一类别的文本的摘要具有类似的格式与措辞。因此该文提出基于文本类别的文本自动摘要模型,先利用卷积神经网络对文本进行分类,...
目前大部分基于序列到序列生成模型的生成式摘要研究未充分考虑文本类别对于最终摘要结果的影响。然而往往同一类别的文本的摘要具有类似的格式与措辞。因此该文提出基于文本类别的文本自动摘要模型,先利用卷积神经网络对文本进行分类,然后在传统的序列到序列模型的基础上结合文本的类别特征进行摘要生成。实验结果表明,基于文本类别的文本自动摘要模型相对于传统的文本自动摘要模型取得了更好的ROUGE值。
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关键词
seq2seq
神经网络
文本自动摘要
文本分类
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题名
基于文本类别的文本自动摘要模型
被引量:
2
1
作者
谢鸣元
机构
侗济大学电子与信息工程学院
出处
《电脑知识与技术》
2018年第1期206-208,共3页
文摘
目前大部分基于序列到序列生成模型的生成式摘要研究未充分考虑文本类别对于最终摘要结果的影响。然而往往同一类别的文本的摘要具有类似的格式与措辞。因此该文提出基于文本类别的文本自动摘要模型,先利用卷积神经网络对文本进行分类,然后在传统的序列到序列模型的基础上结合文本的类别特征进行摘要生成。实验结果表明,基于文本类别的文本自动摘要模型相对于传统的文本自动摘要模型取得了更好的ROUGE值。
关键词
seq2seq
神经网络
文本自动摘要
文本分类
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于文本类别的文本自动摘要模型
谢鸣元
《电脑知识与技术》
2018
2
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