10.16208/j.issn1000-7024.2017.12.047
基于深度学习的自动文摘句排序方法
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.
自动文摘生成、句子排序、深度学习、循环神经网络、自然语言处理
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TP391(计算技术、计算机技术)
2018-04-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
3457-3460