近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,人們每天都能接觸到大量的文本,信息爆炸式增長(zhǎng)產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。面對(duì)這些海量的文本數(shù)據(jù),如何快速的瀏覽和選擇所需要的內(nèi)容,有效的節(jié)約閱讀時(shí)間已成為一個(gè)迫在眉睫的問(wèn)題。文本的摘要和標(biāo)題能反映出文本的主要內(nèi)容,讓讀者進(jìn)行有效的篩選和閱讀,自動(dòng)生成文本摘要和標(biāo)題在信息過(guò)載中具有非常重要的用途。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,生成式的自動(dòng)文本標(biāo)題模型被廣泛使用。生成式方法依賴?yán)斫馕谋菊Z(yǔ)義,對(duì)語(yǔ)義信息進(jìn)行表達(dá),從而生成標(biāo)題。但由于機(jī)器本身不具備人類的語(yǔ)言能力去全面理解文本并生成概括核心內(nèi)容的標(biāo)題,因此,生成式的方法充滿挑戰(zhàn)性。序列到序列模型在多個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上被廣泛使用,同時(shí)也為文本標(biāo)題生成任務(wù)提供了新的思路。基于序列到序列的標(biāo)題生成模型要編碼文本的語(yǔ)義信息,理解文本的語(yǔ)義關(guān)系,生成符合原文中心內(nèi)容的標(biāo)題。本文針對(duì)序列到序列模型開展英文文本標(biāo)題生成的研究,主要研究工作如下:（1）基于句子級(jí)LSTM編碼的標(biāo)題生成。序列到序列的標(biāo)題生成模型在編碼階段是對(duì)文本進(jìn)行上下文語(yǔ)義信息表示,本文提出一種基于句子級(jí)LSTM編碼的文本表示方法,并行對(duì)文本中每個(gè)單詞編碼表示,構(gòu)建全局的句子級(jí)狀態(tài)以及建... 

【文章來(lái)源】：山西大學(xué)山西省

【文章頁(yè)數(shù)】：57 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

不同窗口大小和循環(huán)步驟的ROUGE-LF1值

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Multi-head Attention和Bi-LSTM的實(shí)體關(guān)系分類[J]. 劉峰,高賽,于碧輝,郭放達(dá).  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(06)
[2]基于序列到序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的古詩(shī)自動(dòng)生成方法[J]. 黃文明,衛(wèi)萬(wàn)成,鄧珍榮.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2019(12)
[3]近70年文本自動(dòng)摘要研究綜述[J]. 劉家益,鄒益民.  情報(bào)科學(xué). 2017(07)
[4]貪心算法的探討與研究[J]. 常友渠,肖貴元,曾敏.  重慶電力高等�？茖W(xué)校學(xué)報(bào). 2008(03)

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的摘要生成模型研究[D]. 陸亞男.電子科技大學(xué) 2019
[2]基于指針式網(wǎng)絡(luò)生成新聞?wù)难芯縖D]. 郭倩.上海師范大學(xué) 2019
[3]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在新聞標(biāo)題生成中的研究[D]. 龐超.北京交通大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3420593