基于改进TextRank的藏文抽取式摘要生成

目前,藏文抽取式文本摘要方法主要是提取文本自身的特征,对句子进行打分,不能挖掘句子中深层的语义信息。该文提出了一种改进的藏文抽取式摘要生成方法。该方法将外部语料库的信息以词向量的形式融入到TextRank算法,通过TextRank与词向量的结合,把句子中每个词语映射到高维词库形成句向量,进行迭代为句子打分,并选取分值最高的句子重新排序作为文本的摘要。实验结果表明,该方法能有效提升摘要质量。该文还在传统ROUGE评测方法的基础上,提出了一种采用句子语义相似度计算的方式进行摘要评测的方法。     

基于子词级别词向量和指针网络的朝鲜语句子排序

句子排序是自然语言处理中的重要任务之一,其应用包括多文档摘要、问答和文本生成。不当的句子排序会产生逻辑不通顺的文本,使得文本的可读性降低。该文采用在中英文上大规模使用的深度学习方法,同时结合朝鲜语词语形态变化丰富的特点,提出了一种基于子词级别词向量和指针网络的朝鲜语句子排序模型,其目的是解决传统方法无法挖掘深层语义信息的问题。该文提出基于形态素拆分的词向量训练方法(MorV),同时对比子词n元词向量训练方法(SG),得到朝鲜语词向量;采用了两种句向量方法: 基于卷积神经网络(CNN)、基于长短时记忆网络(LSTM),结合指针网络分别进行实验。结果表明采用MorV和LSTM的句向量结合方法可以更好地捕获句子间的语义逻辑关系,提升句子排序的效果。