生成式自动文摘的深度学习方法综述

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自动文摘是文本挖掘的主要任务之一。相比于抽取式自动文摘,生成式自动文摘在思想上更接近人工摘要的过程,具有重要研究意义。近几年伴随着深度学习方法的发展,基于深层神经网络模型的生成式自动文摘也有了令人瞩目的发展。为了更全面地理解该类方法的思想和研究现状,本文从生成式自动文摘的任务描述入手,梳理了基于RNN (recurrent neural network,循环神经网络)的模型、基于CNN (convolutional neural network,卷积神经网络)的模型、基于RNN+CNN的模型、融合注意力机
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