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自動文摘研究是指通過自然語言處理技術對原始文本進行壓縮、提煉，在保留文檔核心思想的冋時為用戶提供簡明扼要的文字描述。傳統的自動文摘方法通常只考慮字、詞、句子等淺層的文本語義信息，而忽略了深層的主次關系等篇章結構信息對抽取文檔核心句子的指導作用。對此，提出一種基于主次關系特征的自動文摘方法。該方法基于長短期記憶網絡（LongShort- Term Memory，ISTM）神經網絡構建了基于主次關系特征的單文檔抽取式摘要模型，通過雙向LSTM神經網絡模型對句子信息和主次關系信息進行信息增強和語義編碼，并利用單向LSTM神經網絡對編碼后的信息進行摘要抽取。實驗結果表明，與當前主流的單文檔抽取式摘要方法相比，該方法在摘要的準確性、穩定性和 ROUGE評價指標上均有顯著的提高。
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