基于統(tǒng)一模型的藏文新聞?wù)裳芯?/H1>
發(fā)布時(shí)間：2023-04-07 00:49
隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的發(fā)展,網(wǎng)頁上的信息呈爆炸式的增長,文本摘要技術(shù)可以幫助人們從大量的新聞中提煉出文章主旨,過濾冗余信息,加快了人們閱讀的速度與質(zhì)量,節(jié)約人們的時(shí)間。文本摘要是當(dāng)前自然語言處理領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),逐漸得到越來越多研究人員的關(guān)注。文本摘要大致可以分為抽取式摘要與理解式摘要,前者抽取出能表示原文主旨的關(guān)鍵句子作為摘要;后者通過提取原文的語義信息,對原文進(jìn)行改寫,進(jìn)而生成摘要,也是文本摘要的終極目標(biāo)。目前對于摘要的研究工作主要集中于中、英文領(lǐng)域,而低資源語言如藏文領(lǐng)域,生成摘要與評測摘要的方法都還比較落后,而且語料規(guī)模較小,主要通過無監(jiān)督的方式對人工收集到的一定規(guī)模的語料進(jìn)行摘要抽取,評測方式主要是人為評測,沒有標(biāo)準(zhǔn)的評測指標(biāo)。此外,在中、英文生成式摘要領(lǐng)域效果較好的序列到序列模型沒有應(yīng)用到藏文領(lǐng)域。本文針對藏文新聞?wù)M(jìn)行了研究與分析,主要內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)針對目前藏文缺乏大規(guī)模訓(xùn)練語料、評測方式不規(guī)范等問題,本文通過爬取5萬條藏文新聞作為訓(xùn)練語料,將標(biāo)題作為生成摘要的參考。而且,本文將傳統(tǒng)抽取式摘要方法與理解式摘要方法結(jié)合應(yīng)用在藏文上,并采用目前文本摘要評測標(biāo)準(zhǔn)ROUG...
【文章頁數(shù)】：61 頁
【學(xué)位級別】：碩士
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
1.2.1 抽取式摘要進(jìn)展
1.2.2 理解式摘要進(jìn)展
1.2.3 藏文文本摘要進(jìn)展
1.3 本文主要工作與文章架構(gòu)
1.3.1 本文主要工作
1.3.2 文章架構(gòu)
第二章 語料預(yù)處理
2.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建
2.1.1 語料來源
2.1.2 數(shù)據(jù)處理過程
2.2 詞的向量表示
2.2.1 詞的獨(dú)熱表示
2.2.2 詞的分布式表示
2.3 關(guān)鍵詞與關(guān)鍵句抽取
2.3.1 基于TF-IDF方法
2.3.2 基于改進(jìn)TextRank的方法
2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2.4.1 評測指標(biāo)
2.4.2 結(jié)果分析
2.4.3 案例分析
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的句子選取
3.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1.1 RNN
3.1.2 LSTM
3.1.3 GRU
3.2 基于BiGRU的句子選取
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.3.1 參數(shù)設(shè)置
3.3.2 評測指標(biāo)
3.3.3 結(jié)果分析
3.3.4 案例分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于統(tǒng)一模型的藏文摘要生成
4.1 Seq2Seq+Attention
4.2 指針機(jī)制
4.3 覆蓋機(jī)制
4.4 Beam Search
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4.5.1 參數(shù)設(shè)置
4.5.2 結(jié)果分析
4.5.3 案例分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
本文編號：3784750
本文鏈接：http://www.sikaile.net/shoufeilunwen/xixikjs/3784750.html
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摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
1.2.1 抽取式摘要進(jìn)展
1.2.2 理解式摘要進(jìn)展
1.2.3 藏文文本摘要進(jìn)展
1.3 本文主要工作與文章架構(gòu)
1.3.1 本文主要工作
1.3.2 文章架構(gòu)
第二章 語料預(yù)處理
2.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建
2.1.1 語料來源
2.1.2 數(shù)據(jù)處理過程
2.2 詞的向量表示
2.2.1 詞的獨(dú)熱表示
2.2.2 詞的分布式表示
2.3 關(guān)鍵詞與關(guān)鍵句抽取
2.3.1 基于TF-IDF方法
2.3.2 基于改進(jìn)TextRank的方法
2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
2.4.1 評測指標(biāo)
2.4.2 結(jié)果分析
2.4.3 案例分析
2.5 本章小結(jié)
第三章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的句子選取
3.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.1.1 RNN
3.1.2 LSTM
3.1.3 GRU
3.2 基于BiGRU的句子選取
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
3.3.1 參數(shù)設(shè)置
3.3.2 評測指標(biāo)
3.3.3 結(jié)果分析
3.3.4 案例分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于統(tǒng)一模型的藏文摘要生成
4.1 Seq2Seq+Attention
4.2 指針機(jī)制
4.3 覆蓋機(jī)制
4.4 Beam Search
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
4.5.1 參數(shù)設(shè)置
4.5.2 結(jié)果分析
4.5.3 案例分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
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