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基于注意力機(jī)制的編解碼模型在文本摘要、杌器翻譯等序列到序列任務(wù)上得到了廣泛的應(yīng)用。在深度學(xué)習(xí)框架中，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提取輸λ數(shù)據(jù)不冋的特征表示，因此傳統(tǒng)編解碼模型中通常堆疊多層解碼器來(lái)提高模型性能。然而現(xiàn)有的模型在解碼時(shí)僅利用編碼器最后一層信息，而忽略編碼器其余層的特征。鑒于此，提出一種基于多層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和層級(jí)交互注意力機(jī)制的摘要生成模型，通過(guò)層級(jí)交互注意力提取編碼器不同層次的特征信息來(lái)指導(dǎo)摘要的生成。為了處理因引入不同層次特征而帶來(lái)的信息冗余問(wèn)題，引入變分信息瓶頸壓縮數(shù)據(jù)噪聲。最后在 Gigaword和DU℃2004摘要數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明所提方法能夠獲得最佳性能。
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