基于神经网络的篇章标题选择求解

摘要：

为了从候选项中选择一个最合适的答案作为文章的标题,构建一个融合卷积神经网络和循环神经网络的模型.该模型包含卷积神经网络可用于提取数据局部特征的特点,结合循环神经网络捕捉句子上下文之间关联信息的特性,通过挖掘文章与标题之间的相关性,实现标题选择的功能.测试结果表明,该模型能够有效缩短文本篇幅,提高提取的准确性.

关键词：阅读理解、标题选择、神经网络、相关性、循环神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划项目2015AA015407;国家自然科学基金61373082;山西省回国留学人员科研项目2013-015;山西省科技基础条件平台建设项目2014091004-0103;中国民航大学信息安全测评中心开放课题基金CAAC-ISECCA-201402

在线出版日期：2018-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：171-176