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

打開(kāi)文本圖片集

摘 要：提出了一種融合對(duì)比學(xué)習(xí)與雙流網(wǎng)絡(luò)的新型知識(shí)圖譜摘要模型（KGDR-CLSUM），旨在解決現(xiàn)有模型在生成摘要時(shí)存在的事實(shí)性錯(cuò)誤和信息提取不足的問(wèn)題。該模型通過(guò)設(shè)計(jì)雙流網(wǎng)絡(luò)同時(shí)處理文本特征和知識(shí)圖譜特征，并采用對(duì)比學(xué)習(xí)來(lái)強(qiáng)化這兩類(lèi)特征的有效融合。此外，引入動(dòng)量蒸餾策略以降低知識(shí)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）