結(jié)合對比學(xué)習(xí)和雙流網(wǎng)絡(luò)融合知識圖譜摘要模型

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摘 要：提出了一種融合對比學(xué)習(xí)與雙流網(wǎng)絡(luò)的新型知識圖譜摘要模型（KGDR-CLSUM），旨在解決現(xiàn)有模型在生成摘要時存在的事實性錯誤和信息提取不足的問題。該模型通過設(shè)計雙流網(wǎng)絡(luò)同時處理文本特征和知識圖譜特征，并采用對比學(xué)習(xí)來強化這兩類特征的有效融合。此外，引入動量蒸餾策略以降低知識圖譜中的數(shù)據(jù)噪聲，從而提升摘要生成的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。（剩余26147字）