检索结果-内蒙古大学图书馆

淮南师范学院学报 2025年第2期27卷 131-135页

作者：孙璧凡辜丽川安徽农业大学信息与人工智能学院安徽合肥230036 安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室信息与人工智能学院安徽合肥230036 安徽省农情信息感知与智能计算工程研究中心信息与人工智能学院安徽合肥230036

文本摘要通常用于提炼大量文本的核心内容,但针对科技文献而非通用文本的专用摘要模型较少。文章提出一种面向科技文献中篇章结构的生成式文本摘要模型RTsum(Rhetorical Topic summarization model),其结合了语步结构分类模块,以科技文... 详细信息

文本摘要通常用于提炼大量文本的核心内容,但针对科技文献而非通用文本的专用摘要模型较少。文章提出一种面向科技文献中篇章结构的生成式文本摘要模型RTsum(Rhetorical Topic summarization model),其结合了语步结构分类模块,以科技文献的篇章结构信息引导深度学习中的神经主题模型,来获取更具有事实一致性的全局语义,从而形成高质量的文本摘要。具体来说,RTsum首先根据文章篇章信息对原始文档句子进行分类,再融合层次化的Transformer编码器(Hierarchical transformer encoder)和神经主题模(Neural topic model),不仅可以将文本的全局语义与语步结构信息相结合,还可以减少次优主题句的冗余,并通过语步分类优化的主题分布融入生成式摘要,增强科学文献摘要的质量。实验结果表明,在CORD-19和XSUM数据集上,RTsum模型生成的摘要准确率和事实一致性的相关指标分别取得最高7.68%和9.09%的提升,提升了科技文献生成式文本摘要的事实性和准确性。

关键词：生成式文本摘要领域文本分析深度学习语步分类自然语言处理

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面向领域文本的文本摘要事实性提升方法研究

面向领域文本的文本摘要事实性提升方法研究

引用

作者：孙璧凡安徽农业大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来,如何在信息中快速得到关键信息对提升用户的工作效率和降低人工成本尤为重要。文本摘要任务作为自然语言处理的核心任务之一,能够实现海量文本的快速自动摘要生成。但是,由于生成式模型灵活的生成能力缺乏对事实... 详细信息

随着大数据时代的到来,如何在信息中快速得到关键信息对提升用户的工作效率和降低人工成本尤为重要。文本摘要任务作为自然语言处理的核心任务之一,能够实现海量文本的快速自动摘要生成。但是,由于生成式模型灵活的生成能力缺乏对事实短语或词语的约束,所生成的摘要与源文档产生的事实歪曲或捏造,产生了事实一致性缺失的问题。许多基于主题建模引导的文本摘要方法在提升摘要质量方面已被证实有明显效果,但在事实一致性问题方面仍存在很大可改进的空间。这主要是因为,使用主题建模引导源文本在已经捕获的主题可以辅助文本摘要的生成,但是以文档潜在主题分布估计的全局语义与真实文档的全局语义之间存在差异,会导致主题模型选取次优主题而非最佳主题导致一些冗余主题词的产生,影响摘要的事实一致性。此外,目前已有的文本摘要事实性提升研究都集中在模型改进或者外部知识引入等方面,但是忽略了原文本的篇章结构信息和语义信息等深层次信息的作用,特别是在领域类文本这种结构化较强的源文本上、以及对摘要事实一致性要求较高的文本数据集上,导致这类文本的摘要的质量降低。针对上述问题,论文将在以下几个方面开展研究: (1)由于主题建模对于文本摘要的指导性作用,通过图对比学习结合黄金摘要监督主题建模提取最佳主题而非次优主题,减少冗余主题的影响,同时对于长文档的编码不全面问题,加入了层次化编码器提升抽象式摘要的事实一致性,减少了全局语义与真实语义之间的差距,并且使模型获取文本的层次化信息用于提升生成式摘要的质量。实验结果说明,该模型与其他基线模型方法在三个不同数据集上相比,其准确性和事实一致性均有一定的提升,同时通过消融实验进一步验证了模型具有一定有效性。 (2)针对具有较强篇章结构信息的领域类文本的摘要事实一致性问题,提出了一种基于语步分类的文本摘要方法,将文本的篇章结构信息作为先验知识引入到模型中辅助文本摘要。具体来说,通过语步分类获取领域类文本的篇章结构信息并融合到主题建模和层次化Transformer编码器中,使主题模型可以在细粒度上捕获主题建模并生成事实性更强的生成式摘要。实验结果表明,加入了语步分类器模块的模型在数据集上其准确性和事实一致性均有提升,并通过消融实验进一步证明了该模块和篇章结构信息加入的有效性。

关键词：文本摘要领域文本分析主题建模语步分类

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