【摘 要】
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抽象文本摘要本质上做的一件事情是信息过滤,旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要,解决信息过载及信息冗余的问题.目前,在抽象文本摘要领域使用的主流方法大多
【机 构】
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电子科技大学,四川 成都 611731
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抽象文本摘要本质上做的一件事情是信息过滤,旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要,解决信息过载及信息冗余的问题.目前,在抽象文本摘要领域使用的主流方法大多是基于深度学习的模型.深度学习模型使用多个处理层来学习原文的层次表示,在抽象文本摘要领域产生了最先进的结果,所以基于深度学习的抽象文本摘要方法是近几年的研究热点.面向具体的应用场景,介绍近年来基于深度学习方法抽象文本摘要自动生成的最新进展.首先,以不同的特征提取器为线索,详细总结基于深度学习的抽象文本摘要的方法和研究进展.其次,简单介绍抽象摘要任务的评价方法.然后,基于这些讨论,总结基于深度学习的抽象文本摘要自动生成方法面临的主要挑战以及可能的解决方案.最后,展望抽象文本摘要自动生成方法的发展方向与前景.通过分类和总结现有方法,为进一步的研究工作提供参考.
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