融合复制机制和input-feeding方法的中文自动摘要模型

来源：计算机应用研究杂志2020年第8期北京时间：

作者：农丁安,欧阳纯萍,阳小华,

单位：南华大学计算机学院,湖南衡阳421001；

摘要：针对中文自动摘要准确率不高的问题，在含有注意力机制的序列到序列（sequence-to-sequence，seq2seq）基础模型的解码器中融合了复制机制和input-feeding方法，提出了准确率更高的中文自动摘要模型。首先，该模型使用指针网络将出现在源序列中的OOV（out-of-vocabulary）词扩展到固定词典，以实现从源序列复制OOV词到生成序列中；其次，input-feeding方法用于跟踪已生成序列的注意力决定信息以提升模型输出准确率。在NLPCC2018数据集上的实验结果表明，与基础模型相比，所提出模型获得了更高的ROUGE得分，验证了该模型的可行性。

关键词：自动摘要,复制机制,input-feeding方法,指针网络,序列到序列,注意力机制,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(61402220,61502221)；湖南省哲学社会科学基金资助项目(16YBA323)；湖南省自然科学基金资助项目(2015JJ3015)；湖南省教育厅青年项目(15B207)；；