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為了解決序列到序列模型中編碼器不能充分編碼源文本的問題，構(gòu)建一種基于雙編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的Cgatten-GRU模型。2個編碼器分別使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向門控循環(huán)單元，源文本并行進(jìn)入雙編碼器，結(jié)合2種編碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的輸出結(jié)果構(gòu)建注意力機(jī)制，解碼器端使用GRU網(wǎng)絡(luò)融合Copy機(jī)制和集東搜索方法，以提高解碼的準(zhǔn)確度。在大規(guī)模中文短文本摘要數(shù)據(jù)集 LCSTS上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與 RNN conteαt模型相比，該模型的 Rouge-I、 Rouge2和Rouge-L分別提高0.1、0.059和0.046。
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