内容提供者
一种融合语义图的文本摘要生成方法.pdf
2023-05-26
10金币
497KB
8页
志信****pp
实名认证
内容提供者
1/8
2/8
3/8
4/8
5/8
6/8
7/8
8/8
在线预览结束，喜欢就下载吧，查找使用更方便
相关资料
一种融合语义图的文本摘要生成方法.pdf
本发明提出一种融合语义图的文本摘要生成方法,传统单一模型解决文本摘要生成时表现较差的问题,本发明的技术方案主要包括以下步骤:(1)提取文本上下文特征(2)提取语义图特征(3)融合文本上下文特征和语义图特征(4)词向量预测(5)模型训练,生成文本摘要。该方法主要应用于文本摘要生成应用。
2023-05-26
10
497KB
基于词频和语义的图模型文本摘要生成方法.pdf
一种基于词频和语义的图模型文本摘要生成方法。其步骤如下：1)将文本中的句子进行分词，并进行词性标注。2)对词项进行过滤，只保留特定词性的词项。3)利用Word2Vec模型和BM25算法训练词向量，形成特征词向量集，进而表示句子，构建句子‑词文本矩阵。4)通过文本矩阵，构建文本无向图模型。5)利用TextRank算法进行句子结点权值的迭代计算，直至收敛，选取TOP‑K句子生成文本摘要。6)实验结果表明，相比传统鉴于文本单一词频特征和基于文本语义特征的文本自动摘要方法，本文方法在最佳调节因子组合下，取得了更高
2023-11-14
10
955KB
一种局部语义指导的多特征融合视频文本生成方法.pdf
本发明公开了一种局部语义指导的多特征融合视频文本生成方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，包括构建并训练视频文本生成模型，将视频片段输入训练好的视频文本生成模型中；提取视频片段中预设帧数的局部空间语义特征；提取视频片段的全局空间语义特征；提取全局空间语义特征中的时间序列特征；将局部空间语义特征、全局空间语义特征和时间序列特征融合；并融合后进行平均池化操作，得到全局平均池化特征；将融合特征和全局平均池化特征输入编码器中进行编码‑解码模块中，得到视频片段的视频字幕。本发明融合局部、全局和时间序列特征，使获得
2023-05-31
10
2.3MB
基于结构化语义表示的生成式文本摘要方法研究.docx
基于结构化语义表示的生成式文本摘要方法研究基于结构化语义表示的生成式文本摘要方法研究摘要：文本摘要是将文本内容精炼、归纳和概括的过程。传统的文本摘要方法主要基于统计和抽取式的技术，但这些方法存在一些局限性，如不能适应复杂的句子结构和语义表达。为了克服这些局限性，近年来，研究者们开始探索基于结构化语义表示的生成式文本摘要方法。本文对基于结构化语义表示的生成式文本摘要方法进行了综述，并讨论了其应用和未来的发展方向。1.引言文本摘要在自然语言处理和信息检索领域具有重要的应用价值。传统的文本摘要方法主要包括统计方
2024-10-27
5
11KB
一种融合引导注意力的中文长文本摘要生成方法.pdf
本发明公开了一种融合引导注意力的中文长文本摘要生成方法,融合引导注意力的中文长文本摘要生成方法包括:S1:获取原始BART词表和摘要生成源文本;S2:对原始BART词表进行词汇扩展和预训练,得到长文本词表和长文本词表嵌入矩阵;S3:根据长文本词表和长文本词表嵌入矩阵,得到文本嵌入模块;S4:根据摘要生成源文本中的长文本序列和引导序列,利用文本嵌入模块,得到长文本词嵌入向量和引导信息词嵌入向量;S5:根据长文本词嵌入向量和引导信息词嵌入向量,得到长文本上下文编码隐向量和引导信息上下文编码隐向量;S6:根据长
2023-05-25
10
728KB