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J-GLOBAL ID：202002269554544376   整理番号：20A0232445

冗長系列の抽象テキスト要約【JST・京大機械翻訳】

Abstractive text summarization based on redundant information discrimination

著者 (5件)： Yu Hongfei (蘇州大学計算机科学与技術学院,江蘇 蘇州,215006) ,  Wang Kun (蘇州大学計算机科学与技術学院,江蘇 蘇州,215006) ,  Yin Mingming (蘇州大学計算机科学与技術学院,江蘇 蘇州,215006) ,  Duan Xiangyu (蘇州大学計算机科学与技術学院,江蘇 蘇州,215006) ,  Zhang Min (蘇州大学計算机科学与技術学院,江蘇 蘇州,215006)
資料名： Xiamen Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Xiamen Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 58  号： 6  ページ： 900-906  発行年： 2019年 
JST資料番号： W1452A  ISSN： 0438-0479  CODEN： HMHHAF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 配列から配列モデルは抽象テキスト要約に広く使われており,主にソース端語の単語列をニューラルネットワークによって要約の単語列を生成する。生成過程では,ソースエンド文が保持する情報は符号化され,次にデコーダによって要約される。ソース文には2つのタイプの情報が含まれているが,1つは要約に関連する情報であり,もう1つは要約に無関係な冗長な情報である.この2種類の情報を区別するために、新しいモデル構造を提案し、序列から配列モデルの目標端に冗長配列情報を加え、復号器を通じてそれぞれ要約テキストと冗長テキストを生成した。このモデルをGigaword英文テスト集合とLCSTS中国語テスト集合に適用した。基準システムに対するTransformerモデルである。冗長配列を加えたTransformerモデルは,評価指数ROUGE-1(recall-orientedunderstudyforgistingevaluation-1)におけるスコアが0.7ポイント向上した。モデルはより高品質の抽象テキスト要約を生成できることを証明した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *冗長性 ,  単語 ,  中国語 ,  性能指数 ,  復号器
準シソーラス用語： 高品質 ,  *テキスト要約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 分子遺伝学一般  (EC02010J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 冗長 ,  系列 ,  抽象 ,  テキスト要約