基于变种概率图模型的文本生成算法

摘要

针对文本自动生成问题中通过抽象摘要生成文本的需求特点,提出了一种多层概率图模型用于文本生成。通过多层次摘要等方法使得其能从更高层次理解语义需求,逐层传播信度进行文本生成,并通过线性规划进行不同层间连接权值的训练。对其进行了系统实现后的实验结果表明,所建立的计算模型实现了根据关键词生成文章的目标,效果上显著优于基于seq2seq的文本生成模型,可以用于"概念-文本"生成的实际应用场景。最后,对该模型进一步改进和与现有其他机器学习模型融合的方法进行了展望。