基于深度学习的自动文摘句排序方法

发布时间：2018-04-01 17:21

  本文选题：自动文摘生成　切入点：句子排序　出处：《计算机工程与设计》2017年12期

【摘要】：针对现有的文摘句排序方法难以理解深层语义的问题,提出一种基于深度学习的多文档文摘句排序方法。设计端到端深度神经网络完成语句的嵌入、理解及排序。用循环神经网络对句子进行单词级嵌入,在此基础上构建句子的上下文向量表示,用RNN对句子在不同位置的内聚性进行评估,利用指针网络RNN进行下一句预测。实验结果表明,相比传统方法,采用该方法能够得到更高质量的多文档文摘,在自动文摘生成及自然语言处理等方面有广泛用途。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing summary sentence sorting methods are difficult to understand the deep semantics, a multi-document sentence sorting method based on in-depth learning is proposed. The end-to-end depth neural network is designed to complete the embedding of sentences. Understanding and sorting. Based on the word-level embedding of sentences with cyclic neural networks, the context vector representation of sentences is constructed, and the cohesion of sentences at different locations is evaluated by RNN. The next sentence prediction is carried out by pointer network RNN. The experimental results show that compared with the traditional method, the proposed method can obtain higher quality multi-document abstracts, and has wide applications in automatic summarization and natural language processing.
【作者单位】： 电子科技大学成都学院计算机系;
【分类号】：TP391.1

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本文编号：1696563