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基于细粒度主题建模的数据到文本生成模型

DATA-TO-TEXT GENERATION MODEL BASED ON FINE-GRAINED TOPIC MODELING

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数据到文本生成是自然语言生成领域中的一个重要任务.端到端的神经网络结构的性能仅依赖于模型自身的表示学习能力,而忽略了文本和数据之间的主题一致性,进而导致生成文本的质量不高.为建模文本和数据间的主题关联,提出一种基于细粒度主题建模的数据到文本生成模型.基于两个真实数据集上的实验结果表明,该模型取得了最优的性能效果.

王扬、郑阳、王旭强、田雨婷、杨青

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国网天津市电力公司信息通信公司 天津 300000

数据到文本生成 细粒度 主题建模

天津市科技计划天津市电力公司科技项目

18ZXZNGX00310KJ19-1-38

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.10.042

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(10)
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