生成式摘要相关论文
任务中的生成式摘要模型对原文理解不充分且容易生成重复文本等问题，提出将词向量模型ALBERT与统一预训练模型UniLM相结合的算法，构......
互联网信息时代的到来,人们与信息的关系发生了显著的变化。接触的信息日益增多,接触新的信息也变得日益简单,因此如何从海量数据......
随着科技的迅速发展,人们逐渐习惯使用电子设备进行阅读,使得越来越多的新闻在互联网上广泛传播,由此导致新闻领域的信息过载问题......
随着信息过载问题日益严重,对新闻长文本进行自动摘要,不仅可以帮助读者实现快速精准地浏览,也能够减少撰写摘要所需要的人力物力.......
技术就是对给定的单个或者多个文本进行总结概括,得到文本摘要。摘要既要能够反映原文档的主要内容,还要尽可能地保持简洁明了。最......
随着人工智能的迅速发展,传统的文本摘要技术也从抽取式摘要向生成式摘要发展.当源文档中存在着多个主题的内容时,现有的大多数生......
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......
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、......
[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......
极速发展的信息技术和快速普及的移动终端促进了信息的传递,日益增长的文本数据成为人们了解信息的重要来源。文本语义相似度计算......
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......
针对基于编码-解码的生成式摘要模型不能充分提取语法知识导致摘要出现不符合语法规则的问题,循环神经网络易遗忘历史信息且训练时......
针对摘要模型中总结并解释长篇上下文信息存在的困难,提出一种基于细粒度可解释矩阵,先抽取再生成的摘要模型(fine-grained interp......
针对以往提出的模型生成的摘要准确性不够,且含有过多冗余信息的问题,提出一种生成式文本摘要模型--信息过滤-指针生成网络。该模......
随着移动互联网的迅速发展,越来越多的党建信息更加被偏向于在官方微博、朋友圈、党建APP等互联网网络平台进行发布,人们在日常生......
为了解决序列到序列模型中编码器不能充分编码源文本的问题,构建一种基于双编码器网络结构的CGAtten-GRU模型。2个编码器分别使用......
随着移动设备的快速发展,信息的传播途径逐渐增多,时效性越来越强。面对这些海量信息,如何对其进行快速、全面的掌握显得非常重要;......
随着大数据和人工智能技术的迅猛发展,传统自动文摘研究正朝着从抽取式摘要到生成式摘要的方向演化,从中达到生成更高质量的自然流......
随着互联网技术的发展,国际间的交流日益频繁,人们在生活中每天都被大量的信息包围,如何高效地挑选出自己最需要的信息变得愈发重......
随着互联网信息的指数级增长,互联网文本正变得更为多样。在这当中,篇章级文本在篇幅和数量上的显著增长为互联网信息地利用带来了......
相较于早期的生成式摘要方法,基于序列到序列模型的文本摘要方法更接近人工摘要的生成过程,生成摘要的质量也有明显提高,越来越受......
体育比赛直播脚本以体育比赛中的实况数据为信息源,以网络平台为媒介,以文字形式向广大体育爱好者及时转播比赛实况。由于文字直播......
技术旨在利用计算机处理海量数据的优越性,对文档中的信息进行有效归纳提炼,从而得到一段概括全文的摘要,这在互联网信息爆炸时代......
随着近几年文本数据的迅速增长,人们的生活充斥着海量的文本信息,如新闻、博客、邮件以及会议报告等。从大量的文本信息中提炼出重......
