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摘要
本发明公开了一种基于二级注意力的深度学习文本摘要生成方法,该方法主要构建一个文本摘要生成模型,该文本摘要生成模型由编码结构和解码结构组成,通过数据集(基于数据集构建数据字典,根据数据统计结果选择训练文本长度和训练摘要长度,对数据集中的每个文本构建相对应的小型字典,根据训练文本长度、训练摘要长度、文本对应的小型字典及数据字典对数据进行预处理,并得到带未登录词和不带未登录词的文本索引序列和摘要索引序列)训练该模型,利用训练好的文本摘要生成模型进行文本摘要生成,输入文本,进行编码、解码后直接输出摘要。本发明方法不需要依赖特定环境下的文本类型,不限特定领域,具有较强的通用性和可扩展性。
- 出版日期2020-1-20
- 单位华南理工大学
