融合复制机制和input-feeding方法的中文自动摘要模型
Chinese automatic summarization model of combining copying mechanism and input-feeding approach
南华大学 计算机学院, 湖南 衡阳 421001
摘要
针对中文自动摘要准确率不高的问题，在含有注意力机制的序列到序列（sequence-to-sequence，seq2seq）基础模型的解码器中融合了复制机制和input-feeding方法，提出了准确率更高的中文自动摘要模型。首先，该模型使用指针网络将出现在源序列中的OOV（out-of-vocabulary）词扩展到固定词典，以实现从源序列复制OOV词到生成序列中；其次，input-feeding方法用于跟踪已生成序列的注意力决定信息以提升模型输出准确率。在NLPCC2018数据集上的实验结果表明，与基础模型相比，所提出模型获得了更高的ROUGE得分，验证了该模型的可行性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61402220,61502221)
湖南省哲学社会科学基金资助项目(16YBA323)
湖南省自然科学基金资助项目(2015JJ3015)
湖南省教育厅青年项目(15B207)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.03.0065
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2395-2399
文章编号: 1001-3695(2020)08-032-2395-05
发布历史
[2020-08-05] 印刷出版
引用本文
农丁安, 欧阳纯萍, 阳小华. 融合复制机制和input-feeding方法的中文自动摘要模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (8): 2395-2399. (Nong Ding'an, Ouyang Chunping, Yang Xiaohua. Chinese automatic summarization model of combining copying mechanism and input-feeding approach [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (8): 2395-2399. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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