[发明专利]基于语义对齐的神经网络自动摘要模型有效
| 申请号： | 202010310307.7 | 申请日： | 2020-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN111552801B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 黄德根;吴世鑫 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/34 | 分类号： | G06F16/34;G06F16/36;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 隋秀文;温福雪 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明属于文本摘要自动生成技术领域，涉及基于语义对齐的神经网络自动摘要模型，是指在给定文本的条件下，利用训练产生的模型自动生成简短摘要。该模型在传统Sequence‑to‑Sequence模型的基础上，在编码器和解码器间加入语义对齐网络。语义对齐网络将源文本语义信息与摘要文本语义信息结合起来，通过联合训练，模型可以充分挖掘并利用参考摘要文本整体的语义信息，提高自动生成文本摘要的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 语义 对齐 神经网络 自动 摘要 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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