基于预训练模型的无监督剧本摘要

剧本是一种特殊的文本结构,以人物的对话和对场景的描述信息组成文本。无监督剧本摘要是指对篇幅很长的剧本进行压缩、提取,形成能够概括剧本信息的短文本。提出了一种基于预训练模型的无监督剧本摘要方法,首先在预训练过程中通过增加对文本序列处理的预训练任务,使得预训练生成的模型能够充分考虑剧本中对话的场景描述及人物说话的情感特点,然后使用该预训练模型作为训练器计算剧本中的句间相似度,结合TextRank算法对关键句进行打分、排序,最终抽取得分最高的句子作为摘要。实验结果表明,该方法相比基准模型方法取得了更好的效果,系统性能在ROUGE评价上有显著的提高。