【摘 要】
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生成技术一直是自然语言处理中一个重要且富有挑战性的课题,而自动摘要生成模型主要分为抽取式自动摘要模型和生成式自动摘要模型两种。本文分别研究了目前主流的抽取式自动摘要和生成式自动摘要模型,并对比了各自的优缺点,同时创新地提出了一种结合了抽取式摘要模型和生成式摘要模型的自动摘要模型TMSA(Text Rank-MMR-Seq2Seq-Attention)。模型构建的主要思路是:首先分别用Word2Ve
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生成技术一直是自然语言处理中一个重要且富有挑战性的课题,而自动摘要生成模型主要分为抽取式自动摘要模型和生成式自动摘要模型两种。本文分别研究了目前主流的抽取式自动摘要和生成式自动摘要模型,并对比了各自的优缺点,同时创新地提出了一种结合了抽取式摘要模型和生成式摘要模型的自动摘要模型TMSA(Text Rank-MMR-Seq2Seq-Attention)。模型构建的主要思路是:首先分别用Word2Vec和BERT两种预处理模型得到句子的特征,再将句子的特征作为输入并通过Text Rank模型和MMR模型组成抽取器抽取文章中的重要句子,最后再利用Seq2Seq-Attention模型构建生成器并将抽取的重要句子进行压缩,从而使生成的摘要同时具备精炼性和概括性。同时,为了检验生成的摘要的效果,本文提出了一种新的摘要评分模型,即在目前广泛运用的ROUGE评分体系上,增加了冗余度、相关性和重要性三个指标,并且将其融合,构成一个综合摘要评分指标。本文的实验结果表明,在ROUGE评分上面,本文的模型效果在ROUGER-1、ROUGE-2和ROUGE-L上面都优于单一的Text Rank、MMR模型,并在ROUGE-L上优于Seq2Seq-Attention模型。而在冗余度、相关性和重要性方面,总体性能也优于单一的Text Rank、MMR、Seq2Seq-Attention模型。从实际生成的摘要效果来看,本文的摘要更加通顺简练,具有较高的实用性。
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