基于查询的新闻多文档自动摘要技术研究

针对新闻文本领域,该文提出一种基于查询的自动文本摘要技术,更加有针对性地满足用户信息需求。根据句子的TF-IDF、与查询句的相似度等要素,计算句子权重,并根据句子指示的时间给定不同的时序权重系数,使得最近发生的新闻内容具有更高的权重,最后使用最大边界相关的方法选择摘要句。通过与基于TF-IDF、Text-Rank、LDA等六种方法的对比,该摘要方法ROUGE评测指标上优于其他方法。从结合评测结果及摘要示例可以看出,该文提出的方法可以有效地从新闻文档集中摘取核心信息,满足用户查询内容的信息需求。     

MCRC��ǻ��չ��ճ�̽

本文根据MCRC引进装置的情况,对加拿大Delta公司的MCRC硫回收工艺作了初步探索,介绍了该方法的工艺特征,并评述了引进装置的性能考核结果。文中还结合四川气田建厂的环保要求,评价了MCRC方法的使用价值及意义。     

融合指针网络的新闻文本摘要模型

本文针对实际党建领域中的新闻标题进行自动生成,提出了一种融合指针网络的自动文本摘要模型-Tri-PCN.相比于传统基于编码器-解码器框架的自动文本摘要模型,党建新闻标题生成模型还需要满足(1)从更长的文本序列提取特征;(2)保留关键的党建信息.针对党建新闻比普通文本摘要任务面临更长文本序列问题,论文使用Transformer模型在解码阶段提取多层次全局文本特征.针对党建新闻标题生成过程中需要保留关键的党建信息,论文引入指针生成网络模型的复制机制在新闻标题生成时可以直接从新闻文本中复制关键词信息.实验采用ROUGE值作为评测指标,结果表明本文提出的Tri-PCN模型在党建新闻领域自动文本摘要任务上效果明显优于基准模型,比其他模型具有更好的效果.     

融合语义结构的注意力文本摘要模型

传统基于序列的文本摘要生成模型未考虑词的上下文语义信息, 导致生成的文本摘要准确性不高, 也不符合人类的语言习惯。本文提出了一种基于文本语义结构的文本摘要生成模型(Structure Based Attention Sequence to Sequence Model, SBA), 结合注意力机制的序列到序列生成模型, 引入文本的句法结构信息, 使得注意力结构得到的上下文向量同时包含文本语义信息与句法结构信息, 获得生成的文本摘要。最后, 基于Gigaword数据集的实验结果表明, 提出的方法能有效地提高生成摘要的准确性以及可读性。     

A multi-document summarization system based on statistics and linguistic treatment

The massive quantity of data available today in the Internet has reached such a huge volume that it has become humanly unfeasible to efficiently sieve useful information from it. One solution to this problem is offered by using text summarization techniques. Text summarization, the process of automatically creating a shorter version of one or more text documents, is an important way of finding relevant information in large text libraries or in the Internet. This paper presents a multi-document summarization system that concisely extracts the main aspects of a set of documents, trying to avoid the typical problems of this type of summarization: information redundancy and diversity. Such a purpose is achieved through a new sentence clustering algorithm based on a graph model that makes use of statistic similarities and linguistic treatment. The DUC 2002 dataset was used to assess the performance of the proposed system, surpassing DUC competitors by a 50% margin of f-measure, in the best case.     

呼和浩特石化公司凝结水回收改造工程总结

本文主要对呼和浩特石化公司凝结水回收系统改造前的状况、采取的改造措施及改造后的效果进行了总结，并就今后可能的改造作了预测分析。     

融熔硫磺成形方法综述

硫磺是生产硫酸的主要原料，我国从石油和天然气中回收硫及硫的成形技术正在日益发展。介绍了融熔硫磺的各种成形方法，建议国内今后应朝着水小粒法、空气小料法的成形技术发展。     

基于Siamese LSTM的中文多文档自动文摘模型

在文本信息数量迅速增长的环境下,为提升阅读效率,提出一种基于深度学习的多文档自动文本摘要模型。在传统文摘模型的基础上将Siamese LSTM深度学习网络应用到文本相似度计算中,计算曼哈顿距离来表征文本相似度,并采用去除停用词的方法改进该网络模型以提升计算效率。实验结果表明,使用Siamese LSTM与传统余弦相似度等方法相比,生成的文摘在语义方面更贴近主题,质量更高,整个文摘系统的工作效率也显著提升。     

基于改进的双向长短期记忆网络的视频摘要生成模型

针对传统视频摘要方法往往没有考虑时序信息以及提取的视频特征过于复杂、易出现过拟合现象的问题,提出一种基于改进的双向长短期记忆（BiLSTM）网络的视频摘要生成模型。首先,通过卷积神经网络（CNN）提取视频帧的深度特征,而且为了使生成的视频摘要更具多样性,采用BiLSTM网络将深度特征识别任务转换为视频帧的时序特征标注任务,让模型获得更多上下文信息;其次,考虑到生成的视频摘要应当具有代表性,因此通过融合最大池化在降低特征维度的同时突出关键信息以淡化冗余信息,使模型能够学习具有代表性的特征,而特征维度的降低也减少了全连接层需要的参数,避免了过拟合问题;最后,预测视频帧的重要性分数并转换为镜头分数,以此选取关键镜头生成视频摘要。实验结果表明,在标准数据集TvSum和SumMe上,改进后的视频摘要生成模型能提升生成视频摘要的准确性;而且它的F1-score值也比基于长短期记忆（LSTM）网络的视频摘要模型DPPLSTM在两个数据集上分别提高1.4和0.3个百分点。     

指针生成网络和覆盖损失优化的Transformer在生成式文本摘要领域的应用

针对生成式文本摘要应用场景,提出了以Transformer为基础的摘要模型,并在Transformer模型中加入了指针生成（Pointer Generator）网络和覆盖损失（Coverage Loss）进行优化。首先,提出了基于Transformer模型作为基础结构的方法,利用其注意力机制更好地捕捉上下文的语意信息。然后,在模型的损失函数中引入Coverage Loss来惩罚不断出现的重复的词的分布和覆盖范围,从而解决Transformer模型中的注意力机制在生成式任务中出现不断生成同一个词的问题。最后,在模型中加入了Pointer Generator网络,从而允许模型从源文本中复制词用作生成词来解决词表无法覆盖（OOV）的问题。探索了改进后的模型是否减少了不准确的表达以及重复出现相同词的现象是否得以解决。该模型相较于原始的Transformer模型在ROUGE-1评测函数上得分提升了1.98个百分点、ROUGE-2评测函数上得分提升0.95个百分点,在ROUGE-L评测函数上得分提升了2.27个百分点,并提升了摘要结果的可读性及准确性。实验结果表明,Transformer在加入Coverage Loss和Pointer Generator网络后可应用于生成式文本摘要领域。