抽取式摘要相关论文
随着互联网技术的快速发展,网络媒体成为人们发布和获取新闻信息的重要平台,同时也成为广大网民扩散和讨论新闻事件的集散地。在此......
自动文本摘要任务作为自然语言处理领域中的一项基本任务,其对文档信息进行有效的压缩提炼,帮助用户从海量信息中检索出所需的相关......
由于抽取式摘要抽取句子有较强的人为判断主观性,不能准确客观评测出文章中实际每个句子对摘要的重要程度,以及每句话中每个词对句......
随着互联网的发展,文本数据的激增,自然语言处理领域得到了良好的发展。在自然语言处理领域中,自动文本摘要生成技术是一个重要的......
文本摘要在自然语言处理领域是最重要的研究工作之一,并随着深度学习的兴起成为研究热点,而中文长文本的摘要抽取面临更大的挑战,......
本文主要基于K-means算法和TextRank算法研究自动文摘技术来提取单文档中文新闻文本核心句.针对TextRank算法没有考虑到一篇新闻文......
多文档摘要是自然语言处理领域的热点研究问题之一.面向多文档对象,提出了一种基于预训练语言模型和关键词密度的多文档抽取式摘要......
结合安全生产事故案例文本特点,利用自然语言处理(NLP)技术对安全生产事故分类,基于转换器的双向编码表征(BERT)模型利用“抽取+生......
算法大多是基于监督学习机制,没有考虑到人工标记语料的烦琐,并且大多数摘要模型在句子嵌入时不能结合上下文来更充分表达语义信息......
针对中文文档摘要领域存在的缺少可靠数据集,有监督的摘要模型不成熟的问题,构建了一个规模超过20万篇的中文文档级别的摘要语料库......
Transformers的双向编码器表示(BERT)是最新的预训练语言模型的代表之一,它成功地解决了一系列自然语言处理(NLP)任务。用于文本摘......
[目的]针对民事一审裁判文书内容进行文本自动摘要,为裁判文书的用户提供简练可读、连贯通顺和准确高效的摘要文本.[方法]提出一种......
大数据时代的到来,人们对网络的依赖程度与日递增。由于网络信息十分繁杂,人们需要从大量信息中提取出关键信息。网页信息篇幅较长......
随着互联网技术的发展,信息的指数级爆炸导致人们难以高效获得信息资源,自动文本摘要技术也因此得到了广泛的关注。与常见的单文档......
本文针对实际党建领域中的新闻标题进行自动生成,提出了一种融合指针网络的自动文本摘要模型-Tri-PCN.相比于传统基于编码器-解码......
针对抽取式方法、生成式方法在长文档摘要上的流畅性、准确性缺陷以及在文档编码前截断原始文档造成的重要信息缺失问题,提出一种......
针对面向微博的中文新闻摘要的主要挑战,提出了一种将矩阵分解与子模最大化相结合的新闻自动摘要方法。该方法首先利用正交矩阵分......
文本摘要就是一个高度概括原文重要信息的过程.摘要算法大致可以分为2类:抽取式摘要和生成式摘要.抽取式摘要的目的是从原文中选择......
互联网+时代的到来,使得信息呈现爆炸式的增长。当前数据量越来越庞大,信息内容越来越复杂,数据形式越来越多样,人们迫切需要一种......
自动文摘研究是指通过自然语言处理技术对原始文本进行压缩、提炼,在保留文档核心思想的同时为用户提供简明扼要的文字描述。传统......
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随着互联网的高速发展,爆发式增长的信息使自动文本摘要的深入研究成为必要需求。自动文本摘要作为一种减轻信息过载的技术,在实践......
抽取式自动文摘研究抽取文档中最能代表文档核心内容的句子作为摘要,篇章主次关系分析则是从篇章结构方面分析出篇章的主要内容和......
