【摘 要】
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为解决海量数据导致用户信息过载问题,通过分析人民网、新浪网等网站的新闻网页数据,将传统方法与深度学习方法相结合,提出基于特征融合、CNN和GRU的多文档摘要方法(M-C-G)。
【机 构】
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江苏科技大学计算机学院,东南大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772244)
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为解决海量数据导致用户信息过载问题,通过分析人民网、新浪网等网站的新闻网页数据,将传统方法与深度学习方法相结合,提出基于特征融合、CNN和GRU的多文档摘要方法(M-C-G)。首先对30种不同主题的新闻网页进行数据清洗,使用word2vec工具训练词向量模型,根据多种特征计算得到初步摘要结果;然后把8.3万条搜狐新闻语料文本数据输入带有CNN和GRU的Seq2Seq模型上训练;最后把初步摘要结果输入模型进行测试,得到最终摘要结果。实验结果表明,在ROUGE评测体系中采用该方法比现有方法准确率至少提高约2%
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