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基于结构拆分的议论文生成方法
1
作者
刘田澍
赵铁军
宋雨辰
《中文信息学报》
北大核心
2025年第6期157-167,共11页
自然语言生成是自然语言处理的重要研究方向。该文研究如何使用题目及首尾段关键词生成议论文,并根据议论文特点将该任务进一步转化为基于题目及关键词的议论文首尾段生成、基于题目的论据匹配及论证生成的任务。前者对应议论文的引论...
自然语言生成是自然语言处理的重要研究方向。该文研究如何使用题目及首尾段关键词生成议论文,并根据议论文特点将该任务进一步转化为基于题目及关键词的议论文首尾段生成、基于题目的论据匹配及论证生成的任务。前者对应议论文的引论及结论,后者对应本论。该文提出了使用基于预训练模型并引入句子语义相似度预测任务的方法进行首尾段生成,提出了引入指示编码及软模板匹配度预测任务的重写方法进行论证生成,最后按照“一段引论,三段本论,一段结论”的结构生成完整议论文。实验结果表明,该方法可以生成可读性较好的议论文。
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关键词
自然语言生成
预训练模型
议论文
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职称材料
题名
基于结构拆分的议论文生成方法
1
作者
刘田澍
赵铁军
宋雨辰
机构
哈尔滨工业大学计算学部
出处
《中文信息学报》
北大核心
2025年第6期157-167,共11页
基金
人机协同翻译方法及关键技术研究(U1908216)。
文摘
自然语言生成是自然语言处理的重要研究方向。该文研究如何使用题目及首尾段关键词生成议论文,并根据议论文特点将该任务进一步转化为基于题目及关键词的议论文首尾段生成、基于题目的论据匹配及论证生成的任务。前者对应议论文的引论及结论,后者对应本论。该文提出了使用基于预训练模型并引入句子语义相似度预测任务的方法进行首尾段生成,提出了引入指示编码及软模板匹配度预测任务的重写方法进行论证生成,最后按照“一段引论,三段本论,一段结论”的结构生成完整议论文。实验结果表明,该方法可以生成可读性较好的议论文。
关键词
自然语言生成
预训练模型
议论文
Keywords
natural language generation
pretrained model
argumentative essay
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于结构拆分的议论文生成方法
刘田澍
赵铁军
宋雨辰
《中文信息学报》
北大核心
2025
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