【摘 要】
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随着互联网的发展和智能设备的普及,微博、头条新闻等电子媒体开始广泛流行,网络中的信息量飞速增长,文本信息过载问题日益严重。在面对海量信息时,人们需要耗费大量时间对文本进行阅读和分析。因此,如何快速地获取有效信息成为社会各界普遍关注的问题,而文本自动摘要技术正是解决该问题的核心。目前的文本摘要方法主要分为抽取式和生成式。与抽取式相比,生成式方法利用先进的内容理解及文本生成模型,提升了摘要整体的逻辑性
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随着互联网的发展和智能设备的普及,微博、头条新闻等电子媒体开始广泛流行,网络中的信息量飞速增长,文本信息过载问题日益严重。在面对海量信息时,人们需要耗费大量时间对文本进行阅读和分析。因此,如何快速地获取有效信息成为社会各界普遍关注的问题,而文本自动摘要技术正是解决该问题的核心。目前的文本摘要方法主要分为抽取式和生成式。与抽取式相比,生成式方法利用先进的内容理解及文本生成模型,提升了摘要整体的逻辑性和流畅性。然而,现有的生成式模型仍存在文本建模不全面、内容区分能力弱及远距离词句依赖缺失的问题,导致生成的摘要语句重复、次要信息冗余、无法涵盖完整的信息要点。针对以上问题,本文设计并提出了一种以卷积神经网络为基础的生成式文本模型GCTTS,并在新闻数据下进行了模型实践。我们的模型主要有以下三点改进:(1)设计并实现了一种基于图的文本表征算法。该算法从文章结构、单词语义及主题相关度入手,同时兼顾了文本本地特征及全局特征,提高了文本建模效果;(2)设计并实现了一种基于图卷积的内容选择网络。通过对分散信息点特征的有效学习及重写机制的引入,提高了模型信息要点选择的正确率。(3)与循环神经网络相比,层状堆叠的卷积结构更有利于获得语句间的长程依赖性。实验结果表明,本模型在ROUGE系列测评指标上均提升了近两个百分点,且生成的摘要内容更加简练。在技术落地方面,我们以新闻数据为研究对象,开发了具有数据自动获取,报导归纳,摘要展示的完整分析系统。
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