摘要：
针对计算机自动生成的文本缺乏主题思想问题, 提出一种基于主题约束的篇章级文本自动生成方法。该方法围绕用户输入的主题描述语句提取若干主题词; 然后对主题词进行扩展和主题聚类, 形成文章主题规划; 最后, 利用每个聚类中的关键词信息约束每个段落的文本生成。该模型从文本主题分布、注意力评分方法和主题覆盖生成三个方面对现有基于注意力机制的循环神经网络文本生成模型进行了改进。实验部分在三个真实数据集上分别与Char-RNN、SC-LSTM及MTA-LSTM基准模型对比并对三种改进进行了独立验证分析, 实验结果表明该方法在人工评判和BLEU自动评测上均优于基准模型, 生成的文本能够较好地贴合主题。
会员登录
