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Novel multi‐domain attention for abstractive summarisation

CAAI Transactions on Intelligence Technology 2023年第3期8卷 796-806页

作者： Chunxia Qu Ling Lu Aijuan Wang Wu Yang Yinong Chen College of Computer Science and Engineering Chongqing University of TechnologyChongqingChina School of Computing and Augmented Intelligence Arizona State UniversityTempeArizonaUSA

The existing abstractive text summarisation models only consider the word sequence correlations between the source document and the reference summary,and the summary generated by models lacks the cover of the subject of source document due to models'small *** order to make up these disadvantages,a multi‐domain attention pointer(MDA‐Pointer)abstractive summarisation model is proposed in this ***,the model uses bidirectional long short‐term memory to encode,respectively,the word and sentence sequence of source document for obtaining the semantic representations at word and sentence ***,the multi‐domain attention mechanism between the semantic representations and the summary word is established,and the proposed model can generate summary words under the proposed attention mechanism based on the words and ***,the words are extracted from the vocabulary or the original word sequences through the pointer network to form the summary,and the coverage mechanism is introduced,respectively,into word and sentence level to reduce the redundancy of sum-mary ***,experiment validation is conducted on CNN/Daily Mail *** evaluation indexes of the model without and with the coverage mechanism are improved respectively,and the results verify the validation of model proposed by this paper.

关键词： abstractive summarisation attention mechanism Bi‐LSTM coverage mechanism pointer network

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