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基于二階段對比學習的中文自動文本摘要方法研究

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打開文本圖片集

摘要：在中文自動文本摘要中，暴露偏差是一個常見的現(xiàn)象。由于中文文本自動摘要在序列到序列模型訓練時解碼器每一個詞輸入都來自真實樣本，但是在測試時當前輸入用的卻是上一個詞的輸出，導致預測詞在訓練和測試時是從不同的分布中推斷出來的，而這種不一致將導致訓練模型和測試模型直接的差異。本文提出了一個兩階段對比學習框架以實現(xiàn)面向中文文本的生成式摘要訓練，同時從摘要模型的訓練以及摘要評價的建模進行對比學習。（剩余1229字）

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