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神經(jīng)網(wǎng)絡標題生成的偏差消除問題研究/2020年度內(nèi)蒙古財經(jīng)大學學術文庫 
定 價：48 元 叢書名：2020年度內(nèi)蒙古財經(jīng)大學學術文庫
9 7 3 8 3 7 7 5 2 1 1 0 5
隨著互聯(lián)網(wǎng)絡飛速發(fā)展，人們所面臨的信息過載問題日益嚴重，幫助人們快速有效地獲取信息變得尤為重要。標題高度概括了原文的關鍵內(nèi)容，是人們判斷是否繼續(xù)閱讀原文的重要依據(jù)，因此研究標題生成問題具有相當重要的意義。目前神經(jīng)網(wǎng)絡標題生成方法因為其完全數(shù)據(jù)驅(qū)動以及無需額外人工定義特征的特點，獲得了廣泛的關注。但在該領域的研究中仍然存在一些偏差問題：訓練與測試方法之間存在偏差；不同主題的文檔之間存在偏差；不同語言之間存在偏差。
本書針對以上問題分別提出了解決方法。其中，針對已有訓練方法中存在的訓練與測試方法之間存在偏差的問題，提出一種基于句級別優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡標題生成模型訓練方法。該方法可以更好地把握全局信息，還可以將評測標準直接作為優(yōu)化目標。在英文和中文標題生成任務上進行的實驗結(jié)果顯示，該方法顯著優(yōu)于以往的標題生成模型。除此之外，為了對模型性能有更深入的了解，進行了詳細的人工分析。
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