【摘 要】
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为了实现评论摘要的生成式提取,对序列到序列学习的神经网络模型进行分析,提出了一种改进的注意力机制应用模型,并用于评论摘要.挖掘评论摘要特征,使在摘要中出现的文字更多
【机 构】
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北京邮电大学信息与通信工程学院; 无锡北邮感知技术产业研究院有限公司;
【基金项目】
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国家科技重大专项项目(2017ZX03001022)
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为了实现评论摘要的生成式提取,对序列到序列学习的神经网络模型进行分析,提出了一种改进的注意力机制应用模型,并用于评论摘要.挖掘评论摘要特征,使在摘要中出现的文字更多集中在原文首部;针对评论摘要的样本特征,通过改进局部注意力模型,使其对评论原文的句首具有更高的注意力权重,并可端到端地生成评论摘要的每一个词.实验结果表明,该模型在对英文同类别全文长度小于200的评论摘要提取上有更高的准确率.
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