融合指针网络的新闻文本摘要模型

摘要：

本文针对实际党建领域中的新闻标题进行自动生成,提出了一种融合指针网络的自动文本摘要模型-Tri-PCN.相比于传统基于编码器-解码器框架的自动文本摘要模型,党建新闻标题生成模型还需要满足1)从更长的文本序列提取特征;2)保留关键的党建信息.针对党建新闻比普通文本摘要任务面临更长文本序列问题,论文使用Transformer模型在解码阶段提取多层次全局文本特征.针对党建新闻标题生成过程中需要保留关键的党建信息,论文引入指针生成网络模型的复制机制在新闻标题生成时可以直接从新闻文本中复制关键词信息.实验采用ROUGE值作为评测指标,结果表明本文提出的Tri-PCN模型在党建新闻领域自动文本摘要任务上效果明显优于基准模型,比其他模型具有更好的效果.

关键词：文本摘要、党建新闻、Transformer模型、指针网络、抽取式摘要

所属期刊栏目：42

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：462-466