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自動文摘研究是指通過自然語言處理技術(shù)對原始文本進行壓縮、提煉，在保留文檔核心思想的冋時為用戶提供簡明扼要的文字描述。傳統(tǒng)的自動文摘方法通常只考慮字、詞、句子等淺層的文本語義信息，而忽略了深層的主次關(guān)系等篇章結(jié)構(gòu)信息對抽取文檔核心句子的指導(dǎo)作用。對此，提出一種基于主次關(guān)系特征的自動文摘方法。該方法基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort- Term Memory，ISTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了基于主次關(guān)系特征的單文檔抽取式摘要模型，通過雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對句子信息和主次關(guān)系信息進行信息增強和語義編碼，并利用單向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對編碼后的信息進行摘要抽取。實驗結(jié)果表明，與當(dāng)前主流的單文檔抽取式摘要方法相比，該方法在摘要的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和 ROUGE評價指標(biāo)上均有顯著的提高。
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