本文選題：自動(dòng)文摘生成　切入點(diǎn)：句子排序　出處：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2017年12期

【摘要】：針對現(xiàn)有的文摘句排序方法難以理解深層語義的問題,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的多文檔文摘句排序方法。設(shè)計(jì)端到端深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成語句的嵌入、理解及排序。用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對句子進(jìn)行單詞級嵌入,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建句子的上下文向量表示,用RNN對句子在不同位置的內(nèi)聚性進(jìn)行評估,利用指針網(wǎng)絡(luò)RNN進(jìn)行下一句預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)方法,采用該方法能夠得到更高質(zhì)量的多文檔文摘,在自動(dòng)文摘生成及自然語言處理等方面有廣泛用途。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing summary sentence sorting methods are difficult to understand the deep semantics, a multi-document sentence sorting method based on in-depth learning is proposed. The end-to-end depth neural network is designed to complete the embedding of sentences. Understanding and sorting. Based on the word-level embedding of sentences with cyclic neural networks, the context vector representation of sentences is constructed, and the cohesion of sentences at different locations is evaluated by RNN. The next sentence prediction is carried out by pointer network RNN. The experimental results show that compared with the traditional method, the proposed method can obtain higher quality multi-document abstracts, and has wide applications in automatic summarization and natural language processing.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)成都學(xué)院計(jì)算機(jī)系;
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1696563