【摘 要】
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大数据时代的到来使得日常生活中的各种文本信息呈指数增长,现今技术处理能力的限定,引发的信息过载问题逐渐困扰着人们的日常生活。所以,如何在最短时间内获取尽可能多的有效信息成为当前急待解决的主要问题。对于文本信息,自动文本摘要的出现可以在很大程度上缓解信息过载,近年来诸多专家学者针对自动文本摘要提出了许多相对成功的技术方法,但生成的文本摘要可读性差、与源文档中心思想偏差大、生成摘要中重复性单词或句子重
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大数据时代的到来使得日常生活中的各种文本信息呈指数增长,现今技术处理能力的限定,引发的信息过载问题逐渐困扰着人们的日常生活。所以,如何在最短时间内获取尽可能多的有效信息成为当前急待解决的主要问题。对于文本信息,自动文本摘要的出现可以在很大程度上缓解信息过载,近年来诸多专家学者针对自动文本摘要提出了许多相对成功的技术方法,但生成的文本摘要可读性差、与源文档中心思想偏差大、生成摘要中重复性单词或句子重复出现频率高等现实应用问题仍然是当前文本摘要研究中的主要瓶颈。抽取式自动文本摘要通过提取文档中已经存在的关键字词或者句子形成摘要。传统的抽取式文本摘要方法对文本的人工特征具有高度依赖,且存在生成的结果可读性差、与源文档中心思想偏差大、生成摘要中重复性单词或句子重复出现等缺点。本文针对上述问题,研究基于深度学习的文本表示、句子的影响度、关键句子的选择打分方法,提出了一种基于优化选择的抽取式自动文本摘要算法,具体内容如下:利用BiGRU网络从句子级别和文档级别对语料库依次进行处理,构建基于深度学习的联合选择和打分策略,生成候选文本摘要。通过对输入进行参数微调和添加标签等方式,基于Bert模型对语料库进行文本表示,结合位置关系等信息,基于Bert文本表示计算候选文本摘要中句子影响度。对候选文本摘要中抽取的句子结合影响度进行处理,选择综合结果排名中前三个句子,作为最后的摘要结果进行输出。经过在DUC2004和CNN/Daily Mail数据集上进行验证,与经典算法相比本文中的方法在生成摘要的可读性和流畅性、与原文内容贴合度上都明显高于其他方法并有一定程度的性能提升。
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