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引用; 《计算机工程与设计》2023年第9期44卷 2867-2873页; 作者：李宝安佘鑫鹏常振宁吕学强游新冬北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101; 针对自动文本摘要任务中多文档生成式摘要模型抽取文本特征不充分、无法捕获跨文档关系和生成内容重复的问题,提出一种多文档生成式摘要模型Transformer-PGN。利用融合段落注意力机制的Transformer结构对文本进行特征抽取,同时捕获跨文...; 针对自动文本摘要任务中多文档生成式摘要模型抽取文本特征不充分、无法捕获跨文档关系和生成内容重复的问题,提出一种多文档生成式摘要模型Transformer-PGN。利用融合段落注意力机制的Transformer结构对文本进行特征抽取,同时捕获跨文档关系;通过指针生成网络逐词生成摘要;结合覆盖率机制避免生成重复单词,形成最终的摘要。实验结果表明,与指针生成网络等模型相比,该模型生成的摘要信息更丰富、冗余度更低,Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L分别提升了2.1%、2.4%和2.3%。; 来源：详细信息评论

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