【摘要】：標(biāo)題生成任務(wù)中,現(xiàn)有方法多以語句或短語為基本處理單元,利用單語句壓縮技術(shù)或語句合成技術(shù)來生成最終的標(biāo)題。這些方法或因語句過于稀疏而缺失篇章主要信息,或因短語合成缺乏語法規(guī)則約束而導(dǎo)致標(biāo)題可讀性差。提出了一種融入顯著性事件信息的標(biāo)題生成模型。該模型首先利用互增強(qiáng)原則學(xué)習(xí)顯著性事件,并指導(dǎo)生成候選語句,然后根據(jù)這些候選語句構(gòu)造詞圖,再結(jié)合路徑顯著性、流暢度,以及覆蓋度等因素,設(shè)計(jì)相應(yīng)的排名策略生成最終的標(biāo)題。在標(biāo)準(zhǔn)評測集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的模型相對于目前主流的方法,取得了更好的性能。
[Abstract]:In the task of title generation, most of the existing methods use statement or phrase as the basic processing unit, and use single sentence compression or sentence composition technology to generate the final title. These methods either lack the main information of the text because the sentences are too sparse, or because of the lack of grammatical rules in phrase composition, the title readability is poor. In this paper, a title generation model incorporating significant event information is proposed. The model first uses the principle of mutual reinforcement to learn salient events, and directs the generation of candidate sentences, then constructs a word graph based on these candidate sentences, and then combines the factors such as path salience, fluency, and coverage, etc. Design the corresponding ranking strategy to generate the final title. The experimental results on the standard evaluation set show that the proposed model achieves better performance than the current mainstream methods.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家社科重大招標(biāo)計(jì)劃項(xiàng)目(No.11&ZD189) 國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(No.61373108)
【分類號】：TP391.1

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