【摘 要】
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应包含源文本中所有重要信息,传统基于编码器-解码器架构的摘要模型生成的摘要准确性较低。根据文本分类和文本摘要的相关性,提出一种多任务学习摘要模型。从文本分类辅助任
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772562)
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应包含源文本中所有重要信息,传统基于编码器-解码器架构的摘要模型生成的摘要准确性较低。根据文本分类和文本摘要的相关性,提出一种多任务学习摘要模型。从文本分类辅助任务中学习抽象信息改善摘要生成质量,使用K-means聚类算法构建Cluster-2、Cluster-10和Cluster-20文本分类数据集训练分类器,并研究不同分类数据集参与训练对摘要模型的性能影响,同时利用基于统计分布的判别法全面评价摘要准确性。在CNNDM测试集上的实验结果表明,该模型在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上相
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