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A Dual Attention Encoder-Decoder Text Summarization Model

Computers, Materials & Continua 2023年第2期74卷 3697-3710页

作者： Nada Ali Hakami Hanan Ahmed Hosni Mahmoud Jazan University Computer Science DepartmentCollege of Computer Science and Information TechnologyJazanSaudi Arabia Department of Computer Sciences College of Computer and Information SciencesPrincess Nourah bint Abdulrahman UniversityP.O.Box 84428Riyadh11671Saudi Arabia

A worthy text summarization should represent the fundamental content of the *** studies on computerized text summarization tried to present solutions to this challenging *** models are employed extensively in text summarization *** attention techniques are utilized to acquire the context data in the decoding ***,without real and efficient feature extraction,the produced summary may diverge from the core *** this article,we present an encoder-decoder attention system employing dual attention *** the dual attention mechanism,the attention algorithm gathers main data from the encoder *** the dual attentionmodel,the system can capture and producemore rational main *** merging of the two attention phases produces precise and rational text *** enhanced attention mechanism gives high score to text repetition to increase phrase *** also captures the relationship between phrases and the title giving them higher *** assessed our proposed model with or without significance optimization using ablation *** model with significance optimization achieved the highest performance of 96.7%precision and the least CPU time among other models in both training and sentence extraction.

关键词： Text summarization attention model phrase significance

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