資料介紹
自動(dòng)文摘研究是指通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)原始文本進(jìn)行壓縮、提煉,在保留文檔核心思想的冋時(shí)為用戶提供簡(jiǎn)明扼要的文字描述。傳統(tǒng)的自動(dòng)文摘方法通常只考慮字、詞、句子等淺層的文本語(yǔ)義信息,而忽略了深層的主次關(guān)系等篇章結(jié)構(gòu)信息對(duì)抽取文檔核心句子的指導(dǎo)作用。對(duì)此,提出一種基于主次關(guān)系特征的自動(dòng)文摘方法。該方法基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LongShort- Term Memory,ISTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了基于主次關(guān)系特征的單文檔抽取式摘要模型,通過(guò)雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)句子信息和主次關(guān)系信息進(jìn)行信息增強(qiáng)和語(yǔ)義編碼,并利用單向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)編碼后的信息進(jìn)行摘要抽取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與當(dāng)前主流的單文檔抽取式摘要方法相比,該方法在摘要的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和 ROUGE評(píng)價(jià)指標(biāo)上均有顯著的提高。
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