典型文献
基于BERTScore指导的文本摘要技术
文献摘要：
为提升文本摘要结果的准确性与可读性,文中使用了结合BERTScore的强化学习模型将抽取式与生成式两种文本摘要方法相融合,该方法改善了其他模型存在的对表示相同含义的不同词汇评分低以及分数高的结果可能包含错误信息的现象.模型使用BERTScore对生成的摘要结果评分,根据该分值更新策略梯度参数和当前状态,同时通过将该分值作为反馈指导下一次抽取行为来不断优化模型.文中通过Gumbel-Softmax可微再参数化技术解决了模型不可微的问题.实验结果表明,文中提出的方法更注重摘要的内容并得到较好的摘要结果,在CNN/DailyMail数据集上与以Rouge作为反馈的模型相比,评价指标Rouge-1:+0.46,Rouge-L:+0.63,评价指标BERTScore提升了2.35.
文献关键词：
文本摘要;抽取式;生成式;强化学习;BERTScore
中图分类号：
作者姓名：
刘高军;王一如;王昊
作者机构：
北方工业大学信息学院,北京100144;CNONIX国家标准应用与推广实验室,北京100144
文献出处：
引用格式：
[1]刘高军;王一如;王昊-.基于BERTScore指导的文本摘要技术)[J].电子设计工程,2022(23):1-5
A类：
BERTScore,DailyMail
B类：
文本摘要,可读性,强化学习,抽取式,生成式,错误信息,模型使用,更新策略,策略梯度,Gumbel,Softmax,可微,再参数化,参数化技术,Rouge,+0
AB值：
0.2789
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