【摘 要】
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针对新闻标题生成过程中的连贯性、一致性不佳的难题,提出了一种新闻标题生成模型,结合LSTM(Long Short-Term Memory)和注意力机制从新闻文章的文本中产生标题。模型编码部分
【机 构】
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北京联合大学管理学院; 北京工商大学计算机与信息工程学院;
【基金项目】
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北京市自然科学基金(9164028);教育部人文社科资助项目(15YJCZH114)
论文部分内容阅读
针对新闻标题生成过程中的连贯性、一致性不佳的难题,提出了一种新闻标题生成模型,结合LSTM(Long Short-Term Memory)和注意力机制从新闻文章的文本中产生标题。模型编码部分,使用了BiRNN(bidirectional RNN)模型,解码部分使用了注意力机制。文章选用Gigaword数据集进行模型训练,实验表明提出的方法比基于RNN的模型在新闻文章标题生成问题上更为简明扼要。
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