基于混合过滤编码的神经中文生成式摘要

在神经生成式摘要任务中,由于输入文档与参考摘要之间不存在显式的对齐关系,通常会导致重复生成相同单词的问题以及生成的摘要与输入文档语义不相关、准确性低的问题.为更好解决该问题,提出了混合过滤编码网络(HFEN)并在HFEN中集成混合过滤编码机制(HFEM)、注意力机制、指针生成器.HFEM分为管道过滤编码机制(PFEM)、特征融合过滤编码机制(FFFEM).其中,FFFEM具体通过添加特征融合层实现.在中文摘要领域基准数据集(LCSTS)上的实验结果表明:HFEN相较于基线模型生成了准确性更高、重复单词更少的摘要,ROUGE指标有较大提升.