基于变分自编码器的生成式文本摘要研究
Abstractive text summarization based on variational auto-encoder
南京审计大学 信息工程学院, 南京 211815
摘要
从单文档中生成简短精炼的摘要文本可有效缓解信息爆炸给人们带来的阅读压力。近年来，序列到序列（sequence-to-sequence，Seq2Seq）模型在各文本生成任务中广泛应用，其中结合注意力机制的Seq2Seq模型已成为生成式文本摘要的基本框架。为生成能体现摘要的特定写作风格特征的摘要，在基于注意力和覆盖率机制的Seq2Seq模型基础上，在解码阶段利用变分自编码器（variational auto-encoder，VAE）刻画摘要风格特征并用于指导摘要文本生成；最后，利用指针生成网络来缓解模型中可能出现的未登录词问题。基于新浪微博LCSTS数据集的实验结果表明，该方法能有效刻画摘要风格特征、缓解未登录词及重复生成问题，使得生成的摘要准确性高于基准模型。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61802194,61902190)
江苏省高等学校自然科学研究项目(17KJB520015,19KJB520040)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.03.0051
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 705-709
文章编号: 1001-3695(2021)03-012-0705-05
发布历史
[2021-03-05] 印刷出版
引用本文
黄佳佳, 李鹏伟. 基于变分自编码器的生成式文本摘要研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (3): 705-709. (Huang Jiajia, Li Pengwei. Abstractive text summarization based on variational auto-encoder [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (3): 705-709. )
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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