基于主题约束的篇章级文本生成方法

摘要：

针对计算机自动生成的文本缺乏主题思想这一问题,提出一种基于主题约束的篇章级文本自动生成方法.该方法围绕用户输入的主题描述语句提取若干主题词;然后对主题词进行扩展和主题聚类,形成文章主题规划;最后利用每个聚类中的关键词信息约束每个段落的文本生成.该模型从文本主题分布、注意力评分方法和主题覆盖生成3个方面对现有基于注意力机制的循环神经网络文本生成模型进行了改进.在3个真实数据集上分别与Char-RNN,SC-LSTM和MTA-LSTM基准模型进行对比,并对3个方面的改进进行独立验证.实验结果表明,所提方法在人工评判和BLEU自动评测上均优于基准模型,生成的文本能更好地贴合主题.

关键词：文本自动生成、主题约束、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、注意力机制

所属期刊栏目：56

资助基金：深圳市科技计划基础研究项目JCYJ20180306124612893,JCYJ20170818160208570,JCYJ20170307160458368

在线出版日期：2020-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：9-15