融入显著性事件信息的标题生成方法

发布时间：2019-02-28 18:22

【摘要】：标题生成任务中,现有方法多以语句或短语为基本处理单元,利用单语句压缩技术或语句合成技术来生成最终的标题。这些方法或因语句过于稀疏而缺失篇章主要信息,或因短语合成缺乏语法规则约束而导致标题可读性差。提出了一种融入显著性事件信息的标题生成模型。该模型首先利用互增强原则学习显著性事件,并指导生成候选语句,然后根据这些候选语句构造词图,再结合路径显著性、流畅度,以及覆盖度等因素,设计相应的排名策略生成最终的标题。在标准评测集上的实验结果表明,提出的模型相对于目前主流的方法,取得了更好的性能。
[Abstract]:In the task of title generation, most of the existing methods use statement or phrase as the basic processing unit, and use single sentence compression or sentence composition technology to generate the final title. These methods either lack the main information of the text because the sentences are too sparse, or because of the lack of grammatical rules in phrase composition, the title readability is poor. In this paper, a title generation model incorporating significant event information is proposed. The model first uses the principle of mutual reinforcement to learn salient events, and directs the generation of candidate sentences, then constructs a word graph based on these candidate sentences, and then combines the factors such as path salience, fluency, and coverage, etc. Design the corresponding ranking strategy to generate the final title. The experimental results on the standard evaluation set show that the proposed model achieves better performance than the current mainstream methods.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;
【基金】：国家社科重大招标计划项目(No.11&ZD189) 国家自然科学基金面上项目(No.61373108)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2432046