【摘 要】
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针对中文自动摘要准确率不高的问题,在含有注意力机制的序列到序列(sequence-to-sequence,seq2seq)基础模型的解码器中融合了复制机制和input-feeding方法,提出了准确率更高
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402220,61502221);湖南省哲学社会科学基金(16YBA323);湖南省自然科学基金项目(2015JJ3015);湖南省教育厅青年项目(15B207)
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针对中文自动摘要准确率不高的问题,在含有注意力机制的序列到序列(sequence-to-sequence,seq2seq)基础模型的解码器中融合了复制机制和input-feeding方法,提出了准确率更高的中文自动摘要模型。首先,该模型使用指针网络将出现在源序列中的OOV(out-of-vocabulary)词扩展到固定词典,以实现从源序列复制OOV词到生成序列中;其次,input-feeding方法用于跟踪已生成序列的注意力决定信息以提升模型输出准确率。在NLPCC2018数据集上的实验结果表明,与基础
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