基于编码器增强的生成式文本摘要模型研究
华庚兴
朱欣鑫
陶林娟
李波
华中师范大学计算机学院 武汉 430079
摘要：当前主流的生成式文本摘要模型均是基于编码器-解码器架构,其中的编码器往往只使用了单一来源的信息.论文以循环神经网络为基础,通过融入卷积神经网络提取的局部语义信息和神经主题模型提取的主题信息来增强单一的循环神经网络编码器,以此来提升文本摘要的性能.实验结果表明,使用增强编码器的文本摘要模型性能显著优于一系列基线模型.
关键词：生成式摘要局部语义信息神经主题模型
分类号：O141.4(数理逻辑、数学基础)
资助基金：教育部人文社会科学研究项目(19YJC870012)
论文发表日期：2025-08-20
在线出版日期：2025-12-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 2127-2132 )
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