文本自動(dòng)摘要是人工智能和自然語言處理領(lǐng)域的一個(gè)重要任務(wù)和研究熱點(diǎn)。隨著互聯(lián)網(wǎng)上信息的爆炸式增長,人們對文本自動(dòng)摘要系統(tǒng)的需求也越來越廣泛。越來越多的新場景和新任務(wù)對摘要系統(tǒng)都提出了更高的要求,例如搜索引擎、智能音箱和智能手機(jī)助理等等。對文本自動(dòng)摘要領(lǐng)域的持續(xù)研究使摘要系統(tǒng)的性能增長到了一個(gè)新的高度。摘要系統(tǒng)的構(gòu)建從基于啟發(fā)式規(guī)則的方法,發(fā)展到基于特征工程的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法,再過渡到了近年來基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。其中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),其強(qiáng)大的表征學(xué)習(xí)能力、自動(dòng)建立輸入與輸出之間復(fù)雜對應(yīng)關(guān)系的能力等優(yōu)勢都給文本自動(dòng)摘要的研究帶來了新的發(fā)展契機(jī)。然而,現(xiàn)有工作中仍存在著一些亟待解決的研究問題。因此,本文著眼于這些關(guān)鍵問題,基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),探索如何更好地進(jìn)行文本自動(dòng)摘要任務(wù)建模,進(jìn)而提高摘要系統(tǒng)的性能。具體地,本文以句子摘要和文檔摘要為主線,對其中重要性的建模和摘要構(gòu)建過程這兩個(gè)核心問題中的四個(gè)重要具體問題進(jìn)行了研究。第一,本文針對生成式句子摘要對輸入中的重要信息建模不充分的問題,提出了一種選擇性編碼機(jī)制。對句子摘要任務(wù)而言,其目的是將原文中的重要信息選擇出來并產(chǎn)生...

【文章頁數(shù)】：125 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖1-1Conroy和O’leary[6]中抽取三個(gè)句子的HMMFig.1-1SummaryextractionMarkovModeltoextract3sentencesinConroyandO’leary[6]

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位論文系統(tǒng)，作者人工標(biāo)注了抽取式摘要。圖1-1Conroy和O’leary[6]中抽取三個(gè)句子的HMMFig.1-1SummaryextractionMarkovModeltoextract3sentencesinConroyandO’leary[6]Ca....

圖1-2帶有注意力機(jī)制的序列到序列模型示意圖

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位論文些基于句法樹編輯的方法進(jìn)行簡單的生成。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對語言有強(qiáng)大的建模能力，因此近幾年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在文本生成技術(shù)的研究中獲得了大量應(yīng)用。作為自然語言生成中的一個(gè)問題，基于深度學(xué)習(xí)的生成式文本摘要也在近年來逐漸引起廣大研究人員的重視�，F(xiàn)有的基于神經(jīng)....

圖4-1CNN/DailyMail數(shù)據(jù)中一個(gè)輸入文檔-摘要數(shù)據(jù)對對應(yīng)網(wǎng)頁的部分截圖

第4章基于層次化子句建模的文檔摘要抽缺。在本章的評價(jià)中，BERT-SENT借鑒了Liu等人[110]的模型結(jié)構(gòu)，但是移除了交替的片段指示向量（intervalsegmentembeddings），因?yàn)槠洳荒軒韺?shí)質(zhì)性的效果提升。4.2.1數(shù)據(jù)集在本章中，參考部分前人工作[67,7....

圖1教學(xué)內(nèi)容總體結(jié)構(gòu)

這些任務(wù)對理論知識和專業(yè)實(shí)踐能力有更高的要求，往往需要多名學(xué)生相互協(xié)助共同完成，包括文獻(xiàn)查閱、綜述總結(jié)、追蹤(研究)趨勢、小組討論、搭建原型、學(xué)生宣講等環(huán)節(jié)，最后以陳述報(bào)告和書面報(bào)告的形式提交，整個(gè)過程涉及學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作、邏輯思維、表達(dá)和創(chuàng)新等能力的培養(yǎng)[4]。表1高階任務(wù)內(nèi)容....

本文編號：3895384