【摘 要】
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针对传统的神经网络模型不能较好地反映科技论文内不同章节之间的宏观篇章结构信息,从而容易导致生成的科技论文摘要结构不完整、内容不连贯的问题,提出了一种基于宏观篇章结构的科技论文摘要模型。首先,搭建了一种基于宏观篇章结构的层级编码器,并利用图卷积神经网络对章节间的宏观篇章结构信息进行编码,从而构建章节层级语义表示;然后,提出了一个信息融合模块,旨在将宏观篇章结构信息和单词层级信息进行有效融合,从而辅助
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61976146)。
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针对传统的神经网络模型不能较好地反映科技论文内不同章节之间的宏观篇章结构信息,从而容易导致生成的科技论文摘要结构不完整、内容不连贯的问题,提出了一种基于宏观篇章结构的科技论文摘要模型。首先,搭建了一种基于宏观篇章结构的层级编码器,并利用图卷积神经网络对章节间的宏观篇章结构信息进行编码,从而构建章节层级语义表示;然后,提出了一个信息融合模块,旨在将宏观篇章结构信息和单词层级信息进行有效融合,从而辅助解码器生成摘要;最后,利用注意力机制优化单元对上下文向量进行更新优化操作。实验结果表明,所提出的模型比基
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不确定性空间信息在众多科学领域得到了广泛应用。然而目前用于不确定性空间信息重建的方法需要多次对训练图像(TI)进行扫描,再通过复杂的概率计算获得模拟结果,导致这些方法的效率较低,且模拟过程复杂。针对这一问题,提出了将费雪信息量和变分自编码器(VAE)结合应用于不确定性空间信息的重建。首先,通过编码器神经网络对空间信息的结构特征进行学习,并训练得到空间信息的均值和方差;然后,进行随机采样,根据采样结
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