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文本摘要生成技術能夠從海量數據中概括岀關鍵信息，有效解決用戶信息過載的問題。目前序列到序列模型被廣泛應用于英文文本摘要生成領域，而在中文文本摘要生成領域沒有對該模型進行深λ硏究。對于傳統的序列到序列模型，解碼器通過注意力機制將編碼器輸岀的毎一個詞的隱藏狀態作為原始文本完整的語乂信息來生成摘要，但是編碼器輸岀的毎一個詞的隱藏狀態僅包含前、后詞的語義信息，不包含原始文本完整的語義信息，導致生成摘要缺失原始文本的核心信息，影響生成摘要的準確性和可讀性。為此，文中提出基于語義感知的中文短文本摘要生成模型SA-Seq2Seq，以結合注意力機制的序列到序列模型為基礎，通過使用預訓練模型BERT，在編碼器中將中文短文本作為整體語義信息引入，使得毎一個詞包含整體語義信息;在解碼器中將參考摘要作為目標語義信息計算語義不一致損失，以確保生成摘要的語義完整性。采用中文短文本摘要數據集 LCSTS進行實驗，結果表明，模型 Sa-seq2Seq在評估標準 ROUGE上的效果相對于基準模型有顯著提高，其 ROUGE-，ROUGE2和 ROUGE-I評分在基于字符處理的數據集上分別提升了3.4%，7.1%和6.1%，在基于詞語處理的數據集上分別提升了2.7%，5.4%和11.7%，即模型SA-Seq2Seq能夠更有效地融合中文短文本的整體語義信息，挖掘其關鍵信息，確保生成摘要的流暢性和連貫性，可以應用于中文短文本摘要生成任務。
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