【摘 要】
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为了从候选项中选择一个最合适的答案作为文章的标题,构建一个融合卷积神经网络和循环神经网络的模型。该模型包含卷积神经网络可用于提取数据局部特征的特点,结合循环神经网
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,大数据挖掘与智能技术山西省协同创新中心,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划项目(2015AA015407),国家自然科学基金(61373082),山西省回国留学人员科研项目(2013-015),山西省科技基础条件平台建设项目(2014091004-0103),中国民航大学信息安全测评中心开放课题基金(CAAC-ISECCA-201402)
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为了从候选项中选择一个最合适的答案作为文章的标题,构建一个融合卷积神经网络和循环神经网络的模型。该模型包含卷积神经网络可用于提取数据局部特征的特点,结合循环神经网络捕捉句子上下文之间关联信息的特性,通过挖掘文章与标题之间的相关性,实现标题选择的功能。测试结果表明,该模型能够有效缩短文本篇幅,提高提取的准确性。
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