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公开(公告)号：CN115658881A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211215316.3
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/34 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于因果关系的序列到序列文本摘要生成方法和系统，属于自然语言处理和自动文本摘要生成领域。本方法受到因果理论的启发，从数据生成的角度研究了摘要任务中各要素的因果关系。该方法首先引入两个不可观测变量，得出摘要任务的结构因果模型；然后根据结构因果模型得出相应的序列到序列生成框架，用于建模原文和摘要的生成过程。该框架包含三个核心模块：双隐变量变分编码器、原文重构解码器和摘要预测解码器。此方法不仅比现有的端到端深度文本摘要方法具备更强的可解释性，还具备更好的摘要性能和更强的泛化能力。该方法是一个具备强适用性的序列到序列框架，因此可以迁移到更多模型主体、生成任务和不同数据集上。
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