【摘 要】
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在以往的Attention模型中,只采用了Bidirectional-RNN,BRNN对上下文信息是有效的,但是无法提取文本的高维特征,所以引入了CNN.因为基于矩阵变换的Attention模型无法对CNN抽取
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在以往的Attention模型中,只采用了Bidirectional-RNN,BRNN对上下文信息是有效的,但是无法提取文本的高维特征,所以引入了CNN.因为基于矩阵变换的Attention模型无法对CNN抽取的特征进行表征,所以采用全连接神经网络对Attention模型进行改进,提出了NN-Attention.为了加速模型的训练,采用的循环神经网络为GRU.实验采用CSTSD数据集,并用TensorFlow完成模型的构建.实验结果表明,该模型在CSTSD数据集中可以较好地实现文本摘要的自动生成.
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