基于统一模型的藏文新闻摘要

摘要

Seq2seq神经网络模型在中英文文本摘要的研究中取得了良好的效果,但在低资源语言的文本摘要研究还处于探索阶段,尤其是在藏语中.此外,目前还没有大规模的标注语料库进行摘要提取.本文提出了一种生成藏文新闻摘要的统一模型.利用TextRank算法解决了藏语标注训练数据不足的问题.然后,采用两层双GRU神经网络提取代表原始新闻的句子,减少冗余信息.最后,使用基于注意力机制的Seq2Seq来生成理解式摘要.同时,本文加入了指针网络来处理未登录词的问题.实验结果表明,ROUGE-1评分比传统模型提高了2%.