传统的文本摘要方法,如基于循环神经网络和Encoder-Decoder框架构建的摘要生成模型等,在生成文本摘要时存在并行能力不足或长期依赖的性能缺陷,以及文本摘要生成的准确率和流畅度的问题。对此,提出了一种动态词嵌入摘要生成方法。该方...传统的文本摘要方法,如基于循环神经网络和Encoder-Decoder框架构建的摘要生成模型等,在生成文本摘要时存在并行能力不足或长期依赖的性能缺陷,以及文本摘要生成的准确率和流畅度的问题。对此,提出了一种动态词嵌入摘要生成方法。该方法基于改进的Transformer模型,在文本预处理阶段引入先验知识,将ELMo(Embeddings from Language Models)动态词向量作为训练文本的词表征,结合此词对应当句的文本句向量拼接生成输入文本矩阵,将文本矩阵输入到Encoder生成固定长度的文本向量表达,然后通过Decoder将此向量表达解码生成目标文本摘要。实验采用Rouge值作为摘要的评测指标,与其他方法进行的对比实验结果表明,所提方法所生成的文本摘要的准确率和流畅度更高。展开更多
文摘传统的文本摘要方法,如基于循环神经网络和Encoder-Decoder框架构建的摘要生成模型等,在生成文本摘要时存在并行能力不足或长期依赖的性能缺陷,以及文本摘要生成的准确率和流畅度的问题。对此,提出了一种动态词嵌入摘要生成方法。该方法基于改进的Transformer模型,在文本预处理阶段引入先验知识,将ELMo(Embeddings from Language Models)动态词向量作为训练文本的词表征,结合此词对应当句的文本句向量拼接生成输入文本矩阵,将文本矩阵输入到Encoder生成固定长度的文本向量表达,然后通过Decoder将此向量表达解码生成目标文本摘要。实验采用Rouge值作为摘要的评测指标,与其他方法进行的对比实验结果表明,所提方法所生成的文本摘要的准确率和流畅度更高。
