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基于指針式網(wǎng)絡(luò)生成新聞?wù)难芯?/H1>
發(fā)布時(shí)間:2021-12-19 19:03
  在信息爆炸的互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代,如果能用簡(jiǎn)短的文本來表達(dá)信息的主要內(nèi)容,無(wú)疑將有利于緩解信息過載的問題。因此利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)總結(jié)出文本的主要內(nèi)容對(duì)于節(jié)省人力資源以及緩解信息過載問題有著重要意義。文本摘要的應(yīng)用場(chǎng)景主要有生成自動(dòng)報(bào)告、生成新聞標(biāo)題、搜索文本結(jié)果預(yù)覽等。目前,文本摘要可以分為兩類:抽取式文本摘要和抽象式文本摘要。抽取式文本摘要直接從原文本中抽取一些句子組成摘要。其實(shí)質(zhì)就是排序算法,通過給每個(gè)句子打分,選出得分最高的句子,再做一些去冗余來生成摘要。抽象式文本摘要,試圖先去理解原文的意思,然后爭(zhēng)取概括出原文的意思生成文本摘要,這種方式最符合人工生成的文本摘要,也是研究抽象式文本摘要的意義所在。關(guān)于抽象式文本摘要的研究是自然語(yǔ)言處理研究的一項(xiàng)重要分支,近幾年隨著深度學(xué)習(xí)的不斷深入與深度學(xué)習(xí)框架技術(shù)的成熟,利用深度學(xué)習(xí)的方法生成抽象式文本摘要更是一項(xiàng)具有重要研究?jī)r(jià)值的任務(wù)。先前的研究成果大多是基于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法生成的抽取式的文本摘要,這種方法主要是從原文本中對(duì)句子進(jìn)行抽取與重排,采用這種方法會(huì)導(dǎo)致兩大問題。第一,生成的文本摘要出現(xiàn)忽略大量的文本細(xì)節(jié)。第二,生成的句子會(huì)出現(xiàn)重復(fù)問題,更... 

【文章來源】:上海師范大學(xué)上海市

【文章頁(yè)數(shù)】:57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于指針式網(wǎng)絡(luò)生成新聞?wù)难芯? src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=1019099327.nh0002'  style='max-width:500px'></p><br> 整體實(shí)驗(yàn)工作流程圖<br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=1019099327.nh0003' alt='結(jié)構(gòu)單元,隱藏層' style='max-width:500px'></p><br> RNNs 模型結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Networks,RNNs)最早于 19出的霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)。由于霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)比較得到適當(dāng)?shù)膽?yīng)用。該網(wǎng)絡(luò)在 1986 年后就被全連接網(wǎng)算法所取代。的 RNNs 結(jié)構(gòu)全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最大的不同就是:全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的,每層之間是相互連接的,并且隱藏層各節(jié)點(diǎn)之間并絡(luò)的隱藏層的各節(jié)點(diǎn)之間互相連接。隱藏層的這種結(jié)信息的記憶,并把這種記憶應(yīng)用于當(dāng)前的輸出計(jì)算僅包含輸入層的輸出還包括上一時(shí)刻隱藏層的輸出序列數(shù)據(jù)就能夠處理的很好,能夠記住之前輸入進(jìn)網(wǎng)踐應(yīng)用中只假設(shè)當(dāng)前的計(jì)算狀態(tài)只與前面的幾個(gè)狀元如圖 2-1 所示:o <br><br><p align='center'><img src='http://image.cnki.net/getimage.ashx?id=1019099327.nh0004' alt='結(jié)構(gòu)圖,隱藏單元,門結(jié)構(gòu)' style='max-width:500px'></p><br> 圖 2-3 LSTM 內(nèi)部的隱藏單元門結(jié)構(gòu)的變種絡(luò)[7]網(wǎng)絡(luò)中,信息流的方向都是從前向后單向傳刻的輸出不僅和隱藏層之前的狀態(tài)有關(guān)系然語(yǔ)言處理中的文本預(yù)測(cè)問題,就需要用NN)來解決。雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息流循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)疊加在一起構(gòu)成的。輸出由。雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖如圖 2-4 所示 <br><br>【參考文獻(xiàn)】:<br>期刊論文<br>[1]面向閱讀理解復(fù)雜問題的句子融合[J]. 譚紅葉,趙紅紅,李茹.  中文信息學(xué)報(bào). 2017(01)<br>
[2]利用JNI實(shí)現(xiàn)ICTCLAS系統(tǒng)的Java調(diào)用[J]. 夏天,樊孝忠,劉林.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2004(S2)<br>
<br>碩士論文<br>[1]基于深度學(xué)習(xí)的文本摘要生成研究[D]. 阮彤梟.西安電子科技大學(xué) 2018<br>
<br><!--https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CMFD&dbname=CMFD201902&filename=1019099327.nh&uniplatform=NZKPT&v=iSVJATxADxU48Z-xxBl_FA5zvxP7ExK1Q55dY7z6zsOK_obM9uPPIQxhYuO08SUW-->
					<br/><br/>本文編號(hào):<b>3544903</b><div style='float:right'>
					

			
				
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