【摘 要】
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当前网络信息地爆炸式增长,加大了人们在获取信息中消耗的时间及精力。自动摘要技术能够有效地提高人们面对巨大文本信息冗余时获取信息的效率。自动摘要技术按原理分为抽取式与生成式:抽取式自动摘要技术是对文本中的所有句子进行重要性评估,然后按照重要性选取句子组成摘要;而生成式自动摘要技术是基于内容,由算法生成摘要。但目前效果较好的生成式自动摘要方法,对输入文本长度的处理能力也仅限于短文本,而中文摘要任务则更
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当前网络信息地爆炸式增长,加大了人们在获取信息中消耗的时间及精力。自动摘要技术能够有效地提高人们面对巨大文本信息冗余时获取信息的效率。自动摘要技术按原理分为抽取式与生成式:抽取式自动摘要技术是对文本中的所有句子进行重要性评估,然后按照重要性选取句子组成摘要;而生成式自动摘要技术是基于内容,由算法生成摘要。但目前效果较好的生成式自动摘要方法,对输入文本长度的处理能力也仅限于短文本,而中文摘要任务则更为复杂。因此,本文针对中文长文本自动摘要任务的特点,结合深度学习对自动摘要关键技术,从算法改进、框架优化等方面进行了如下研究:（1）针对中文长文本自动摘要任务中的长期依赖、训练难收敛等问题,本文构建了一种结合抽取式与生成式的分段式自动摘要方法。利用抽取式文摘方法对原文先进行摘要抽取,对原文进行固定范围的信息压缩,提高方法整体的训练效率及鲁棒性。在抽取阶段的基础上,利用生成式摘要方法进行最终的文摘生成,得到高质量的摘要。（2）在抽取阶段,利用Textrank算法为基础,结合长文本摘要任务特点进行改进。包括结合文本编辑距离与句向量来提高句子相似度计算准确性;简化原算法迭代方式,使其更适于长文本摘要任务;对得到的抽取摘要进行冗余度检测,提高输出摘要简洁性。（3）在生成阶段,利用Seq2Seq作为基础框架,针对中文长文本自动摘要任务的常见问题,结合指针机制、双端覆盖机制、动态分词机制、局部注意力机制等,提升模型效果。通过与当前公开模型进行对比实验,验证分段式自动摘要方法的有效性。（4）采用强化学习方式来提高中文长文本自动摘要任务的效果。在上述两个阶段优化的基础上,结合强化学习进行实验:利用Actor-Critic算法连接抽取阶段与生成阶段,使两个网络一起训练;在生成阶段,加入强化学习误差项,将ROUGE指标加入到摘要生成阶段中。通过实验验证,强化学习能有效提高模型的ROUGE分数。通过上述阶段的优化的实验研究,本文研究的算法效果较好,且优化了模型整体收敛效率,具备一定研究意义,可以为自动文摘研究提供一些参考价值。
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