多注意力机制的文本摘要事实一致性评估模型

作     者：魏楚元 张鑫贤 王致远 李金哲 刘杰 WEI Chuyuan;ZHANG Xinxian;WANG Zhiyuan;LI Jinzhe;LIU Jie

作者机构：北京建筑大学电气与信息工程学院北京102612 北方工业大学信息学院北京100144 

基　　金：国家科技创新-2030重大项目(2020AAA0109700) 国家自然科学基金(62076167) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2023年第59卷第7期

页      码：163-170页

摘      要：事实一致性是摘要内容与源文档内容的信息一致。最近的研究表明,文本摘要模型生成的摘要存在较多与原文事实不一致的问题,设计能够检测并评估出事实不一致错误的方法至关重要。目前基于自然语言推理的方法存在对源文档内容提取简单,推理信息交互不充分等问题。提出多注意力机制的文本摘要事实一致性评估模型,利用预训练模型微调的sentence-BERT模型挑选源文档中的关键句,然后将摘要句与关键句组合成句子对,输入BERT模型编码获得向量表示结合ESIM进行句子对的推理,利用图注意力网络完成推理信息的聚合,提高文本摘要事实一致性评估模型的准确率。实验结果表明,该算法与多个典型算法在在领域内常用的数据集进行实验比较,其可行性和有效性得到验证。

主 题 词：文本摘要 事实一致性 BERT 图注意力网络 交互注意力 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3778/j.issn.1002-8331.2208-0167

馆 藏 号：203121091...