结合层级注意力的抽取式新闻文本自动摘要

由于抽取式摘要抽取句子有较强的人为判断主观性,不能准确客观评测出文章中实际每个句子对摘要的重要程度,以及每句话中每个词对句子重要程度的影响,从而影响了摘要的抽取质量。针对该问题,提出了一种结合层级注意力的抽取式新闻文本自动摘要方法。首先,该方法通过对英文新闻文本进行层级编码并依次加入词级注意力、句级注意力,得到结合层级注意力的文本表示。其次,通过神经网络构建动态打分函数并依次选择出打分函数中分值最高的候选句子作为摘要句。最后,抽取出英文新闻文本所对应的摘要。所提方法在CNN/Daily Mail、New York Times与Multi-News公共数据集上均进行了实验验证,实验结果表明所提方法的ROUGE评测值与目前最好的模型相比表现相当,ROUGE F1值较baseline分别提高了1.78、0.70与1.44个百分点。由此表明该方法在英文新闻文本抽取式摘要任务上具有泛化性与有效性,并且与现有方法相比具有一定的优越性。

基于物联网技术的智能图书馆发展研究

物联网在我国的发展的时间尚短，但是其对我国现代各行各业发展的影响是不容小觑的。当下我国智能图书馆发展顺应时代发展潮流结合物联网相关技术，使物联网技术的出现和使用在一定程度上提升了智能化图书馆服务水平。但是其应用的时间毕竟较短，各方面发展的还不成熟，本文对物联网技术对智能图书馆的各种作用关系进行一定的分析探讨，并就物联网为未来在智能图书馆的服务水平的提升做初步介绍以供参考。