【摘 要】
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针对生成式摘要方法中的序列到序列模型存在准确率不高、词语重复、训练时间长等问题,提出一个改进的模型。引入自注意力机制替代原有循环神经网络和卷积神经网络,实现并行训
【机 构】
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中国航天科工集团第二研究院七〇六所
【基金项目】
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国家重点研发计划基金项目(2018YFC00705)
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针对生成式摘要方法中的序列到序列模型存在准确率不高、词语重复、训练时间长等问题,提出一个改进的模型。引入自注意力机制替代原有循环神经网络和卷积神经网络,实现并行训练和损失函数值的快速下降与稳定,减少训练时间;引入指针网络解决未登录词问题,将未登录词直接扩展到字典中,实现将未登录词从输入序列复制到生成序列中;引入输入供给方法,跟踪生成序列的信息,提高准确率。在大规模中文短文本摘要的数据集上的实验结果表明,改进后的模型获得了较高的Rouge评分,验证了其可行性。
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