Copy-Generator模型:改进Sequence-to-Sequence的文本摘要生成

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"本文研究了一种基于改进Sequence-to-Sequence模型的文本摘要生成方法,旨在解决传统Sequence-to-Sequence模型在处理文本摘要时存在的语言特征利用不足和未登录词问题,以提高生成摘要的准确性和可读性。" 随着自然语言处理技术的快速发展,尤其是神经网络和深度学习的应用,Sequence-to-Sequence模型在信息抽取和自动摘要领域得到了广泛应用。该模型通常结合循环神经网络(RNN)和注意力机制,能够捕捉文本的上下文依赖关系,并生成连续的文本序列。然而,这种模型在处理文本时存在两个主要问题:一是未能充分挖掘文本的语言特征,如语法结构和词汇搭配;二是生成的摘要中可能会出现未登录词,即模型训练过程中未见过的词汇,这会降低摘要的质量。 为了解决这些问题,该研究提出了一个名为Copy-Generator的改进模型。该模型在Sequence-to-Sequence的基础上,通过利用文本的语言特征来增强输入的表示,以更好地理解和生成文本的结构和语义。同时,引入了拷贝机制,拷贝机制允许模型在生成摘要时直接复制原文中的某些部分,尤其是那些难以通过模型生成的未登录词,从而有效缓解了未登录词问题,提高了生成摘要的准确性和可读性。 实验部分,研究者使用了中文摘要数据集LCSTS进行验证,结果显示,Copy-Generator模型在提升生成摘要的准确性方面表现优秀,证明了这种方法在自动文本摘要任务中的潜力和有效性。该模型的提出不仅有助于提高文本摘要的质量,还为未来在自然语言处理领域的相关研究提供了新的思路和方法。 这项研究聚焦于如何通过改进Sequence-to-Sequence模型来优化文本摘要生成,通过融合语言特征和拷贝机制,提升了模型在处理复杂文本时的性能,对于自动文本摘要的实用性和效率有着显著的提升。这一成果对于信息检索、知识抽取以及人工智能辅助写作等领域具有重要的理论和实践价值。