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文本摘要應(yīng)包含源文本中所有重要信息，傳統(tǒng)基于編碼器-解碼器架構(gòu)的摘要模型生成的摘要準(zhǔn)確性較低。根據(jù)文本分類和文本摘要的相關(guān)性，提出一種多任務(wù)學(xué)習(xí)摘要模型。從文本分類輔助任務(wù)中學(xué)習(xí)抽象信息改善摘要生成質(zhì)量，使用K- means聚類算法構(gòu)建 Cluster-2、 Cluster-10和 Cluster-20文本分類數(shù)據(jù)集訓(xùn)練分類器，并研究不同分類數(shù)據(jù)集參與訓(xùn)練對(duì)摘要模型的性能影響，同時(shí)利用基于統(tǒng)計(jì)分布的判別法全面評(píng)價(jià)摘要準(zhǔn)確性。在CNNDM測(cè)試集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在 ROUGE-1、 ROUGE2和 ROUGE-L指標(biāo)上相比強(qiáng)基線模型分別提高0.23、0.17和0.31個(gè)百分點(diǎn)，生成摘要的準(zhǔn)確性更高。
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