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基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式文本自动摘要
被引量:
9
1
作者
谭金源
刁宇峰
+2 位作者
杨亮
祁瑞华
林鸿飞
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期82-90,共9页
可读性、准确性较差,生成式摘要存在连贯性、逻辑性的不足,此外2种摘要方法的传统模型对文本的向量表示往往不够充分、准确。针对以上问题,该文提出了一种基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式摘要方法。模型通过BERT预训练语言模型获取文...
可读性、准确性较差,生成式摘要存在连贯性、逻辑性的不足,此外2种摘要方法的传统模型对文本的向量表示往往不够充分、准确。针对以上问题,该文提出了一种基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式摘要方法。模型通过BERT预训练语言模型获取文本向量,然后利用抽取式结构化摘要模型抽取文本中的关键句子,最后将得到的关键句子输入到生成式指针生成网络中,通过EAC损失函数对模型进行端到端训练,结合coverage机制减少生成重复,获取摘要结果。实验结果表明,BERT-SUMOPN模型在BIGPATENT专利数据集上取得了很好的效果,ROUGE-1和ROUGE-2指标分别提升了3.3%和2.5%。
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关键词
BERT预训练语言模型
结构化模型
指针生成网络
eac
损失函数
原文传递
题名
基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式文本自动摘要
被引量:
9
1
作者
谭金源
刁宇峰
杨亮
祁瑞华
林鸿飞
机构
大连理工大学信息检索实验室
大连外国语大学语言智能研究中心
出处
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期82-90,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2019YFC1200302)
国家自然科学基金重点资助项目(61632011)。
文摘
可读性、准确性较差,生成式摘要存在连贯性、逻辑性的不足,此外2种摘要方法的传统模型对文本的向量表示往往不够充分、准确。针对以上问题,该文提出了一种基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式摘要方法。模型通过BERT预训练语言模型获取文本向量,然后利用抽取式结构化摘要模型抽取文本中的关键句子,最后将得到的关键句子输入到生成式指针生成网络中,通过EAC损失函数对模型进行端到端训练,结合coverage机制减少生成重复,获取摘要结果。实验结果表明,BERT-SUMOPN模型在BIGPATENT专利数据集上取得了很好的效果,ROUGE-1和ROUGE-2指标分别提升了3.3%和2.5%。
关键词
BERT预训练语言模型
结构化模型
指针生成网络
eac
损失函数
Keywords
BERT pre-trained language model
Structured summary model
Pointer-generator network
eac loss function
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BERT-SUMOPN模型的抽取-生成式文本自动摘要
谭金源
刁宇峰
杨亮
祁瑞华
林鸿飞
《山东大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2021
9
原文传递
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
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