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基于双编码器网络结构的CGAtten-GRU模型

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.73 MB | 2021-04-01

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　　为了解决序列到序列模型中编码器不能充分编码源文本的问题，构建一种基于双编码器网络结构的Cgatten-GRU模型。2个编码器分别使用卷积神经网络和双向门控循环单元，源文本并行进入双编码器，结合2种编码网络结构的输出结果构建注意力机制，解码器端使用GRU网络融合Copy机制和集東搜索方法，以提高解码的准确度。在大规模中文短文本摘要数据集 LCSTS上的实验结果表明，与 RNN conteαt模型相比，该模型的 Rouge-I、 Rouge2和Rouge-L分别提高0.1、0.059和0.046。

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