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基于改进Sequence-to-Sequence模型的文本摘要生成方法
被引量：
13
1
作者
周健
田萱
崔晓晖
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期128-134,共7页
基于循环神经网络和注意力机制的Sequence-to-Sequence模型神经网络方法在信息抽取和自动摘要生成方面发挥了重要作用。然而,该方法不能充分利用文本的语言特征信息,且生成结果中存在未登录词问题,从而影响文本摘要的准确性和可读性。为...
基于循环神经网络和注意力机制的Sequence-to-Sequence模型神经网络方法在信息抽取和自动摘要生成方面发挥了重要作用。然而,该方法不能充分利用文本的语言特征信息,且生成结果中存在未登录词问题,从而影响文本摘要的准确性和可读性。为此,利用文本语言特征改善输入的特性,同时引入拷贝机制缓解摘要生成过程未登录词问题。在此基础上,提出基于Sequence-to-Sequence模型的新方法 Copy-Generator模型,以提升文本摘要生成效果。采用中文摘要数据集LCSTS为数据源进行实验,结果表明所提方法能够有效地提高生成摘要的准确率,可应用于自动文本摘要提取任务。
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关键词
文本摘要
sequence-to-sequence
模型
语言特征
拷贝机制
Copy-Generator模型
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职称材料
基于语义对齐的生成式文本摘要研究
被引量：
9
2
作者
吴世鑫
黄德根
李玖一
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期1-6,共6页
针对当前生成式文本摘要模型在解码时对摘要整体语义信息利用不充分的问题,提出一种基于语义对齐的神经网络文本摘要方法。该方法以带注意力、Pointer机制和Coverage机制的Sequence-to-Sequence模型为基础,在编码器与解码器之间加入语...
针对当前生成式文本摘要模型在解码时对摘要整体语义信息利用不充分的问题,提出一种基于语义对齐的神经网络文本摘要方法。该方法以带注意力、Pointer机制和Coverage机制的Sequence-to-Sequence模型为基础,在编码器与解码器之间加入语义对齐网络,实现文本到摘要的语义信息对齐;将获得的摘要整体语义信息与解码器的词汇预测上下文向量进行拼接,使解码器在预测当前词汇时不仅利用已预测词汇序列的部分语义,而且考虑拟预测摘要的整体语义。在中文新闻语料LCSTS上的实验表明,该模型能够有效地提高文本摘要的质量,在字粒度上的实验显示,加入语义对齐机制可以使Rouge_L值提高5.4个百分点。
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关键词
生成式文本摘要
sequence-to-sequence
模型
语义对齐网络
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职称材料
题名
基于改进Sequence-to-Sequence模型的文本摘要生成方法
被引量：
13
1
作者
周健
田萱
崔晓晖
机构
北京林业大学信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第1期128-134,共7页
基金
中央高校基本科研业务费专项基金(No.TD2014-02)
中央高校基本科研业务费专项资金(No.BLX2014-27)
文摘
基于循环神经网络和注意力机制的Sequence-to-Sequence模型神经网络方法在信息抽取和自动摘要生成方面发挥了重要作用。然而,该方法不能充分利用文本的语言特征信息,且生成结果中存在未登录词问题,从而影响文本摘要的准确性和可读性。为此,利用文本语言特征改善输入的特性,同时引入拷贝机制缓解摘要生成过程未登录词问题。在此基础上,提出基于Sequence-to-Sequence模型的新方法 Copy-Generator模型,以提升文本摘要生成效果。采用中文摘要数据集LCSTS为数据源进行实验,结果表明所提方法能够有效地提高生成摘要的准确率,可应用于自动文本摘要提取任务。
关键词
文本摘要
sequence-to-sequence
模型
语言特征
拷贝机制
Copy-Generator模型
Keywords
text summarization
sequence-to-sequence
model
linguistic feature
copy mechanism
Copy-Generator model
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于语义对齐的生成式文本摘要研究
被引量：
9
2
作者
吴世鑫
黄德根
李玖一
机构
大连理工大学计算机学院
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期1-6,共6页
基金
国家自然科学基金(U1936109,61672127)资助。
文摘
针对当前生成式文本摘要模型在解码时对摘要整体语义信息利用不充分的问题,提出一种基于语义对齐的神经网络文本摘要方法。该方法以带注意力、Pointer机制和Coverage机制的Sequence-to-Sequence模型为基础,在编码器与解码器之间加入语义对齐网络,实现文本到摘要的语义信息对齐;将获得的摘要整体语义信息与解码器的词汇预测上下文向量进行拼接,使解码器在预测当前词汇时不仅利用已预测词汇序列的部分语义,而且考虑拟预测摘要的整体语义。在中文新闻语料LCSTS上的实验表明,该模型能够有效地提高文本摘要的质量,在字粒度上的实验显示,加入语义对齐机制可以使Rouge_L值提高5.4个百分点。
关键词
生成式文本摘要
sequence-to-sequence
模型
语义对齐网络
Keywords
abstractive summarization
sequence-to-sequence
model
semantic alignment network
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Sequence-to-Sequence模型的文本摘要生成方法
周健
田萱
崔晓晖
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
13
在线阅读
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职称材料
2
基于语义对齐的生成式文本摘要研究
吴世鑫
黄德根
李玖一
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
9
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职称材料
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