基于深度学习的生成式文本摘要技术综述

摘要：

在互联网数据急剧扩张和深度学习技术高速发展的背景下,自动文本摘要任务作为自然语言处理领域的主要研究方向之一,其相关技术及应用被广泛研究.基于摘要任务深化研究需求,以研究过程中存在的关键问题为导向,介绍现有基于深度学习的生成式文本摘要模型,简述定义及来源、数据预处理及基本框架、常用数据集及评价标准等,指出发展优势和关键问题,并针对关键问题阐述对应的可行性解决方案.对比常用的深度预训练模型和创新方法融合模型,分析各模型的创新性和局限性,提出对部分局限性问题的解决思路.进一步地,对该技术领域的未来发展方向进行展望总结.

关键词：深度学习;生成式文本摘要;未登录词;生成重复;长程依赖;评价标准

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委基金

在线出版日期：2021-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：11-21,28