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当前大部分的抽取式摘要方法主要关注对摘要句的表示和抽取,容易忽略对文本特征表示的充分性。为了解决这一问题,提出一种基于度量学习和层级推理网络的抽取式摘要方法。首先,在抽取式任务基础上提出基于度量学习和层级推理的抽取式摘要模型(MLHIN);其次,在CNN/DailyMail数据集上进行模型评估,并在英文摘要数据集CNN/DailyMail上进行测试;最后,对测试结果进行验证。结果显示,所提方法模型在Rouge-1,Rouge-2,Rouge-L上的得分明显优于其他模型,比Lead-3模型分别高出0.84%,1.29%和2.43%;通过将提出的度量损失metric和层级推理模型中的句子编码器替换掉,可以看出模型性能均有不同程度的下降,证明了提出的层级推理网络和度量损失的有效性。新算法能够提高模型捕捉长距离依赖的能力,增强模型对摘要句与非摘要句的分辨力,有效改善了抽取式摘要方法的性能。 相似文献
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从局部均衡角度和不完全信息动态博弈角度分别建立理论模型,分析了房地产信贷和房地产价格的互动关系,研究表明,二者之间具有正向的相互促进作用。房地产市场供求相对平衡的地区,房地产信贷政策要以稳定规模为主;房地产市场供求矛盾突出的地区,可以通过调整房地产信贷规模、拓宽房地产融资渠道等方式来缓和房地产市场存在的供求矛盾。 相似文献
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成悦 《科技情报开发与经济》2013,23(8):88-90
由于互联网的全面普及和网络的开放性,数字图书馆容易遭遇版权问题的困扰,直接影响到数字图书馆的建设质量。因此,应采取措施做好数字图书馆的版权保护工作,推动我国知识传承的科学性、合理性和有效性,从而为数字图书馆功能的正常发挥提供技术和法律方面的版权保护。 相似文献
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