滑动窗口下融合情感和语义特征的文本生成
袁炜东
盛况
陈平华
广东工业大学计算机学院 广州 510006
摘要：传统的文本生成存在生成的短文本情感极性不定,语义片面、评论单一等不足.针对这些不足,提出滑动窗口下融合情感和语义特征的文本生成.该方法首先使用TextRank提取出重要句子,再使用滑动窗口选取其中的关键句,组成关键句组,然后使用RoBERTa和Sentence-BERT获取情感和语义的特征,最后应用GPT-2融合这些特征解码生成高质量的短文本.实验表明,在南方日报的新闻评论数据集、NLPCC-2017数据集和CNewSum数据集上,论文在ROUGE的三个指标上均有提升.同时,通过消融实验验证了各组件的有效性.
关键词：文本生成GPT-2TextRank滑动窗口RoBERTaSentence-BERT
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：广东省重点领域研发计划(2020B0101100001)广东省重点领域研发计划(2021B0101200002)
论文发表日期：2025-12-20
在线出版日期：2026-03-09（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 3392-3398 )
英文信息