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题名基于卷积神经网络与篇章结构的足球新闻自动生成方法
被引量：5
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作者
刘茂福
齐乔松
胡慧君
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机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期101-108,共8页
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基金
国家社会科学基金(11&ZD189)
湖北省教育厅科学技术研究计划项目(B2016010)
+1 种基金
湖北省教育厅人文社会科学研究项目(17Y018)
武汉市科学技术计划项目(2016060101010047)
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文摘
当前的足球比赛新闻通常是由专家或记者手工撰写的,足球比赛新闻的手工写作既费时又低效。随着在线直播平台与社交媒体的流行,体育网络直播脚本大幅增加,但网络直播脚本通常只记载一场比赛的流水,具有冗长且重点模糊的特性,不适宜于赛后直接阅读。为了解决以上问题,在比赛之后,可以基于直播脚本撰写和发布足球比赛新闻。因此,该文提出一种从网络直播脚本直接生成足球比赛新闻的方法。该方法基于卷积神经网络和足球新闻篇章结构,从足球比赛过程中的多个时间段提取出已发生的重要事件,进而抽取相关句子来生成足球新闻,同时,该方法还会针对比赛评价生成一个简短总结。实验结果表明,使用该方法从网络直播脚本生成足球新闻是可行的。
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关键词
足球新闻生成
卷积神经网络
篇章结构
句子抽取
句子生成
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Keywords
football news generation
convolution neural network
discourse structure
sentence extraction
sentence generation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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