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基于深度学习的文本摘要生成方法研究
摘要：文本摘要生成是自然语言处理中的一项重要任务，它旨在自动生成输入文本的简要概括或总结。这篇论文提出了一种基于深度学习的文本摘要生成方法，并详细介绍了该方法的技术架构和实现流程。该方法主要基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）进行文本特征提取和摘要生成。首先通过CNN学习输入文本的词向量表示，然后利用LSTM模型对期望的摘要进行预测。在训练中，使用了基于强化学习的策略梯度方法进行模型优化。实验结果表明，该方法在ROUGE指标等方面具有很好的性能和效果，能够自动生成准确且连贯的文本摘要。 关键词：文本摘要生成；深度学习；卷积神经网络；长短时
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