【摘 要】
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针对英文句子压缩方法进行研究,提出一种基于预读及简单注意力机制的压缩方法。在编码器—解码器(encoder-decoder)框架下,以循环门单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络
【机 构】
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数学工程与先进计算国家重点实验室,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西密码学与信息安全重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61862011,61502527);广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA138116);广西密码学与信息安全重点实验室开放课题项目(GCIS201704)
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针对英文句子压缩方法进行研究,提出一种基于预读及简单注意力机制的压缩方法。在编码器—解码器(encoder-decoder)框架下,以循环门单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络模型为基础,在编码阶段对原句语义进行两次建模。首次建模结果作为全局信息,加强二次语义建模,得到更全面准确的语义编码向量。解码阶段充分考虑删除式句子压缩的特殊性,适用简单注意力(3t-attention)机制,将编码向量中与当前解码时刻最相关的语义部分输入到解码器中,提高预测效率及准确率。在谷歌新闻句子压缩
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