【摘 要】
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随着互联网新闻越来越多,想要短时高效地在众多文本中找到自己想要的内容,获取需要的信息变得越来越困难,因此文本摘要变得必不可少。抽取式摘要已经取得不错的效果,但抽取的摘要不连贯、可读性差;生成式摘要虽然能生成较为通顺的语句,但极容易偏离主题,生成错误的摘要以及重复的语句。本文将两种摘要模式结合起来,提出混合式的生成方式,另外针对现文本生成摘要中生成摘要不准确、生成词汇较死板以及文本摘要评价不准确等问
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随着互联网新闻越来越多,想要短时高效地在众多文本中找到自己想要的内容,获取需要的信息变得越来越困难,因此文本摘要变得必不可少。抽取式摘要已经取得不错的效果,但抽取的摘要不连贯、可读性差;生成式摘要虽然能生成较为通顺的语句,但极容易偏离主题,生成错误的摘要以及重复的语句。本文将两种摘要模式结合起来,提出混合式的生成方式,另外针对现文本生成摘要中生成摘要不准确、生成词汇较死板以及文本摘要评价不准确等问题,对自动文本摘要技术进行如下改进研究:（1）针对句向量表征未使用上下文获得语义的问题,传统的抽取式摘要主要使用基于特征、图等方式的不涉及到训练的方法,基于循环神经网络的方法也仅是基于单向语义向量。本文使用改进的BERT编码向量,获取上下文语义,从而获得更好地抽取摘要,同时可以为生成方法去除冗余信息,保留关键信息。与传统的抽取摘要相比,ROUGE分数平均提升3.09分。（2）针对摘要新颖性不足、生成速度慢以及未登录词、重复词等问题,主流的生成式方法往往使用混合式的指针生成网络。本文提出了结合Transformer和改进指针生成网络的生成方法,使用自注意力机制更好更快地编码上下文向量,增加摘要选择新词的能力,增加摘要的新颖性。（3）针对现有的摘要评价方法不能很好地评价摘要质量的问题,提出新的评价方法BERT-EVAL,通过经过语义相似度训练过的BERT模型,对产生的两句子向量进行语义相似度计算,从语义角度对参考摘要和生成摘要进行比较。本文通过实验证明了本文模型的有效性,在NLPCC2017中文数据集上ROUGE得分分别提升至39.78%,25.69%,35.15%。针对新提出的摘要评价方法,本文在英文数据集上选取数据,进行人工评价,将人工评价分数分别与ROUGE分数和本文提出的BERT-EVAL分数进行相关系数比较,实验证明后者结果更好,说明评价方法的有效性。
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