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国内刊号：51-1307/TP
国际刊号：1001-9081
发布日期:
作者：侯志荣, 范晓东, 张华, 马晓楠
单位：1.工银科技有限公司，北京 100029；2.北京大学 软件与微电子学院，北京 102600
关键词：复述生成,编码器-解码器,自注意力网络,序列生成,图生成,联合学习
复述生成是一种基于自然语言生成（NLG）的文本数据增强方法。针对基于Seq2Seq （Sequence-to-Sequence）框架的复述生成方法中出现的生成重复、语意错误及多样性差的问题，提出一种基于序列与图的联合学习复述生成网络（J-SGPGN）。J-SGPGN的编码器融合了图编码和序列编码进行特征增强，而解码器中则设计了序列生成和图生成两种解码方式并行解码；然后采用联合学习方法训练模型，旨在兼顾句法监督与语义监督以同步提升生成的准确性和多样性。在Quora数据集上的实验结果表明，J-SGPGN的生成准确性指标METEOR （Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）较准确性最优基线模型——RNN+GCN提升了3.44个百分点，生成多样性指标Self-BLEU （Self-BiLingual Evaluation Understudy）较多样性最优基线模型——多轮回译复述生成（BTmPG）模型降低了12.79个百分点。J-SGPGN能够生成语义更准确、表达方式更多样的复述文本。
来源：2023年第5期
《计算机应用》期刊编辑部
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