【摘 要】
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在互联网技术高速快速发展的情况下,文本数据量也高速地增长着。大量的文本数据涌现导致人类和计算机都难以快速地获取并处理文本中的主要信息。因此,如何通过数学理论以及技术手段快速且有效地从海量的文本信息中提炼出核心内容,并将核心内容提炼成高质量的摘要,已经成为一个亟待解决的问题。本文以文本摘要生成任务作为主要研究对象,试图挖掘一种能生成更高质量摘要的技术方法。近年来,各种摘要生成技术越来越成熟,摘要生成
【基金项目】
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广州市科技局产学研重大科技专项（编号 201704020196）；
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在互联网技术高速快速发展的情况下,文本数据量也高速地增长着。大量的文本数据涌现导致人类和计算机都难以快速地获取并处理文本中的主要信息。因此,如何通过数学理论以及技术手段快速且有效地从海量的文本信息中提炼出核心内容,并将核心内容提炼成高质量的摘要,已经成为一个亟待解决的问题。本文以文本摘要生成任务作为主要研究对象,试图挖掘一种能生成更高质量摘要的技术方法。近年来,各种摘要生成技术越来越成熟,摘要生成的质量也越来越好。但是,各种摘要生成技术仍然存在许多不足。具体而言,抽取式摘要生成技术过粗的处理粒度会导致摘要结果中存在冗余文本,文本单元之间连贯性上也无法得到很好的保证。生成式技术的语义且往往需要利用大量训练数据进行模型训练,因此训练数据的质量很大程度影响了模型性能的峰值。而混合式技术生成技术过于复杂或较多人为干预的方法,难以应对于大数据量的场景或需要快速响应的在线场景。针对以上问题,本文提出了一种混合式文本摘要生成技术,主要从语言模型和摘要生成技术两个方面做出了如下工作:1.提出了一种混合粒度语言模型的方法。这种混合粒度语言模型的设计思路从三种不同粒度（词语,句子,篇章）的角度出发,以BERT以及图注意力网络（GAT）为基础,着力于捕获三种粒度的潜在特征并使之融合,以辅助后续摘要任务。2.提出了一种混合式摘要生成技术的方法。这种混合式摘要技术结合了抽取式技术的特点和生成式技术的特点,利用抽取式技术进行的初步句子抽取以保证摘要的核心内容覆盖度,并在两个公开的数据集上都获得了较高的ROUGE-1指标得分（45分以上）。同时,充分利用抽取式技术的结果进行后续生成式技术的改写和编码器预训练,以提高摘要的流畅性,并在两个公开数据集上都获得了较高的ROUGE-L得分（40分以上）。3.提出了一种基于语义的对比学习任务方法。这一对比学习任务的设计思路从混合粒度语言模型的角度出发结合对比学习的思路,以“拉近语义,疏远冗余”为方针对语言模型进行对比学习训练,以提高生成摘要的质量,提高冗余度指标得分。
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