【摘 要】
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随着互联网的高速发展及移动客户端的普及,人们越来越依赖于通过互联网来获取信息,文本信息过载问题日益严重,因此如何高效准确的获取信息变得尤为重要,文本摘要便是其中一个重要手段。本文在先前的研究基础上进一步探索,并提出了相应的改进算法,主要包括以下两个方面:（1）鉴于中文n-gram蕴含着丰富的局部上下文信息,本文提出一种将n-gram信息整合到现有模型的神经框架Ngram Sum。该框架以现有的神经
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随着互联网的高速发展及移动客户端的普及,人们越来越依赖于通过互联网来获取信息,文本信息过载问题日益严重,因此如何高效准确的获取信息变得尤为重要,文本摘要便是其中一个重要手段。本文在先前的研究基础上进一步探索,并提出了相应的改进算法,主要包括以下两个方面:（1）鉴于中文n-gram蕴含着丰富的局部上下文信息,本文提出一种将n-gram信息整合到现有模型的神经框架Ngram Sum。该框架以现有的神经模型为主干,从本地语料库提取n-gram信息,并提出了一个局部上下文视野感知增强模块和一个门模块来分别对这些信息进行编码和聚合。实验结果表明:该框架有效增强了基于LSTM,Transformer,预训练模型三种不同层次的序列到序列强基线模型,其中ROUGE-1/2/L较之基线模型平均分别提高了2.76,3.25,3.10个百分点,进一步的实验和分析也证明了该框架在不同n-gram度量方面的鲁棒性。（2）本文提出一种通过依存句法信息增强上下文语义表征的生成式摘要框架SDSum。该框架利用图卷积神经网络建模依存句法信息,并通过一个融合模块将编码端的上下文信息进行整合。实验结果表明,SDSum可以进一步提取句法结构深层信息,并可以通过恰当的融合模块将其整合,无论是基于随机初始化的Transformer还是预训练BERT做编码器的摘要系统,较之其基线模型ROUGE-1/2/L平均分别提高了0.72、0.94、1.03个百分点。最后,设计并实现了基于深度学习的文本摘要生成系统。该系统可以依据输入的文章进行摘要生成,并且支持移动端多用户同时访问,提供了局部上下文视野感知增强和依存句法信息增强两种摘要生成方式。
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