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文本摘要應包含源文本中所有重要信息，傳統基于編碼器-解碼器架構的摘要模型生成的摘要準確性較低。根據文本分類和文本摘要的相關性，提出一種多任務學習摘要模型。從文本分類輔助任務中學習抽象信息改善摘要生成質量，使用K- means聚類算法構建 Cluster-2、 Cluster-10和 Cluster-20文本分類數據集訓練分類器，并研究不同分類數據集參與訓練對摘要模型的性能影響，同時利用基于統計分布的判別法全面評價摘要準確性。在CNNDM測試集上的實驗結果表明，該模型在 ROUGE-1、 ROUGE2和 ROUGE-L指標上相比強基線模型分別提高0.23、0.17和0.31個百分點，生成摘要的準確性更高。
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