提高中文摘要准确率：融合复制机制与input-feeding的seq2seq模型

本文主要探讨了一种融合复制机制和input-feeding方法的中文自动摘要模型，针对中文自动摘要准确率不高的挑战。传统的自动摘要模型通常依赖于基于序列到序列（seq2seq）架构，然而，这种模型在处理出现于源文本中的Out-of-Vocabulary (OOV)词汇时可能效果不佳。为了解决这个问题，研究人员在基础seq2seq模型的解码器中引入了创新策略。 首先，模型采用了指针网络（Pointer Network）。指针网络是一种能够从源序列中直接选择和复制元素的技术，特别适用于处理OOV词。它允许模型在生成过程中直接从源文本中选取合适的词汇，从而提高摘要的准确性。通过这种方式，模型能够确保生成的摘要包含原文中关键的OOV词，增强摘要的忠实度。 其次，引入了input-feeding方法。这是一种增强模型性能的技术，它允许模型在解码阶段利用已生成的序列信息来调整注意力机制。通过这种方式，模型能够更好地理解和记忆已生成部分的上下文，使得后续生成的句子更符合整体的语义连贯性，进一步提高了摘要的精确度。 作者们在NLPCC2018数据集上进行了详尽的实验，对比了融合复制机制和input-feeding方法的模型与基础seq2seq模型的性能。实验结果显示，新提出的模型在ROUGE得分方面显著优于基础模型，这证实了融合这两种方法的有效性和模型在中文自动摘要任务中的优越性。 这篇论文提出了一种创新的中文自动摘要模型，通过结合指针网络和input-feeding方法，有效地提升了模型在处理OOV词和保持上下文一致性方面的性能。这项工作对于改进中文自动摘要技术，尤其是在处理非标准词汇和保持生成摘要质量方面具有重要的实践价值和理论贡献。