中文摘要信息获取

融合上下文信息和关键信息的文本摘要李志欣;彭智;唐素勤;马慧芳【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2022(36)1【摘要】的一个迫切需要解决的问题是如何准确地概括文本的核心内容。

目前文本摘要的主要方法是使用编码器-解码器架构,在解码过程中利用软注意力获取所需的上下文语义信息。

但是,由于编码器有时候会编码过多的信息,所以生成的摘要不一定会概括源文本的核心内容。

为此,该文提出一种基于双注意指针网络的文本摘要模型。

首先,该模型使用了双注意指针融合网络,其中自注意机制从编码器中收集关键信息,软注意和指针网络通过上下文信息生成更连贯的核心内容。

两者融合能够生成具有总结性和连贯性的摘要。

其次,采用改进后的覆盖率机制来处理重复问题,提高生成摘要的准确性。

同时,结合计划采样和强化学习产生新的训练方法来优化模型。

在CNN/Daily Mail数据集和LCSTS数据集上的实验表明,该模型达到了当前主流模型的效果。

实验结果分析表明,该模型在总结性方面具有良好的表现,同时减少了重复的出现。

【总页数】9页(P83-91)【作者】李志欣;彭智;唐素勤;马慧芳【作者单位】广西师范大学广西多源信息挖掘与安全重点实验室;西北师范大学计算机科学与工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于自适应色彩聚类和上下文信息的自然场景文本检测2.基于文本上下文和网络信息的链接预测方法3.主题关键词信息融合的中文生成式自动摘要研究4.一种融合信息选择和语义关联的文本摘要模型5.基于上下文信息的产品评论摘要Bi-LSTM模型因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于深度学习的中文自动摘要技术研究摘要是对文章或文本内容进行精炼概括的一种重要手段。

传统的手动摘要需要人工阅读与理解原始文本，并从中提取出关键信息，再进行总结归纳。

然而，随着信息爆炸和大数据时代的到来，手动摘要已经无法满足大规模文本处理的需求，因此研究自动摘要技术成为迫切的需求。

深度学习作为人工智能领域的重要分支之一，可以通过构建多层神经网络模型，实现对复杂数据的深度学习和特征提取。

在中文自动摘要技术中，深度学习被广泛应用，以提高自动摘要的准确性和效率。

一、深度学习在中文自动摘要中的应用1. 抽取式摘要技术抽取式摘要技术通过从原始文本中直接提取关键词、短语或句子，并按照一定的规则组合生成摘要。

深度学习可以通过构建基于神经网络的关键词提取模型、句子分类模型等，提高抽取式摘要的精确性和覆盖范围。

2. 生成式摘要技术生成式摘要技术通过理解原始文本的语义信息，生成新的摘要内容。

深度学习可以通过构建基于循环神经网络（RNN）或者生成对抗网络（GAN）的模型，实现对原始文本的语义理解和新摘要生成的能力。

二、深度学习中的模型和算法1. 循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种特殊的神经网络，可以处理序列数据。

在自动摘要任务中，RNN可以对句子进行建模，捕捉句子中的上下文信息。

通过训练RNN模型，可以生成与原始文本相关的摘要。

2. 卷积神经网络卷积神经网络（CNN）主要用于图像处理，但在文本摘要中也有应用。

通过使用卷积核对文本进行特征提取，然后再进行摘要生成。

由于CNN的并行计算能力，可以提高模型的训练速度和性能。

3. 长短期记忆网络长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络，专门用于处理长序列数据。

在中文自动摘要中，LSTM可以更好地捕捉文本中的长期依赖关系，提高摘要的连贯性和一致性。

三、深度学习中自动摘要技术的挑战和未来发展方向1. 数据稀缺性深度学习对于大量的数据进行训练是非常重要的，然而在摘要领域，往往由于缺乏大规模的标注数据，导致模型训练受限。

检索过程的六个步骤一、引言在现代信息化时代，检索是一项非常重要的技能。

无论是学术研究还是日常生活，我们都需要通过检索来获取所需信息。

但是，对于初学者来说，如何进行有效的检索可能会感到困难和迷茫。

本文将介绍六个步骤来帮助您进行更加高效、准确的检索。

二、确定需求在进行检索之前，首先需要明确自己需要什么样的信息。

这涉及到以下几个方面：1.主题：确定您要查找的主题或话题。

2.目标受众：确定您要为哪个受众提供信息。

3.信息类型：确定您需要哪种类型的信息（例如新闻报道、学术论文、书籍等）。

4.时间范围：确定您需要查找的时间范围。

5.语言：确定您需要查询的语言。

通过明确这些需求，可以帮助你更加精准地定位所需信息，并缩小搜索范围。

三、选择搜索工具选择合适的搜索工具也非常重要。

不同的搜索工具适用于不同类型和领域的信息。

以下是常见的搜索工具：1.百度：适用于中文互联网上各种类型和领域的信息查询。

2.Google：适用于全球互联网上各种类型和领域的信息查询。

3.谷歌学术：适用于学术研究领域的信息查询。

4.万方数据：适用于中文学术论文、期刊、会议论文等信息查询。

KI：适用于中文学术论文、期刊、会议论文等信息查询。

6.Scopus：适用于全球学术研究领域的信息查询。

四、制定检索策略制定检索策略是进行检索的核心步骤。

以下是一些有助于制定检索策略的技巧：1.使用关键词：使用与主题相关的关键词进行搜索。

可以根据主题和目标受众选择不同的关键词。

2.使用布尔运算符：使用“与”、“或”、“非”等布尔运算符组合关键词，以更好地控制搜索结果。

3.使用通配符：使用通配符（如*）来扩展搜索范围，以便找到更多相关结果。

4.限制搜索范围：可以通过限制时间范围、语言、作者等条件来缩小搜索范围，从而提高检索效率和准确性。

五、评估结果在收到搜索结果后，需要对其进行评估。

以下是一些评估搜索结果的技巧：1.查看摘要：查看每个搜索结果的摘要，以确定是否与主题相关。

文摘数据库是一种用于汇总和整理学术、科研领域相关文献的数据库，为研究人员提供了获取最新研究成果和学术信息的途径。

其中，CBM (我国生物医学文献数据库) 作为一家致力于收录生物医学文献的专业数据库，对于医学、生物学等学科领域的研究者来说无疑是一个非常重要的资源。

让我们简要概括一下CBM。

CBM 是我国科学技术信息研究所与我国生物医学文献服务系统共同建立的一个生物医学文摘数据库。

它收录了大量生物医学领域的期刊、论文、学位论文等文献，涵盖了临床医学、基础医学、预防医学、药学等多个学科领域，是我国生物医学科研人员获取最新文献信息的重要渠道之一。

从内容广度来看，CBM 的文献收录范围非常广泛，包括但不仅限于临床医学、基础医学、医学信息学、药学、生物医学工程等多个学科领域。

这意味着研究者可以在CBM中获取到关于不同领域的研究成果和学术观点，为他们的研究提供丰富的参考资料。

CBM 还提供了多种检索手段，研究者可以通过关键词、作者、期刊等方式进行检索，以更方便地找到自己需要的文献信息。

在深度方面，CBM 不仅提供了文献的基本信息，还在一定程度上可以提供全文的获取。

这对于研究者来说是非常有价值的，因为他们不仅可以了解到文献的摘要和关键信息，还可以通过CBM获取到完整的文献内容，从而更加深入地了解研究领域的最新进展。

就个人观点来说，作为一家专门收录生物医学文献的数据库，CBM 在内容广度和深度上都能够满足研究者的需求。

它为我国的生物医学科研工作者提供了一个重要的信息检索评台，帮助他们更加高效地开展科研工作。

在今后的生物医学研究中，CBM 无疑将继续发挥重要作用，为科研人员提供更多更好的学术资源，推动科研工作的进步和发展。

CBM 作为我国生物医学文摘数据库的简要概括是：一个内容广泛、深度充分的生物医学文献资源库，为研究者提供了大量的研究文献信息，并在一定程度上可以满足他们的学术需求。

它的存在无疑对我国生物医学科研工作者有着重要的意义，将在未来的科研工作中继续发挥重要作用。

毕业论文的中文摘要毕业论文的中文摘要摘要是一篇论文的重要组成部分，它是对整篇论文的简洁概括，通常包括研究目的、方法、结果和结论等要素。

在撰写毕业论文的过程中，编写一篇准确而有吸引力的中文摘要是十分关键的一步。

本文将探讨毕业论文中文摘要的重要性以及如何撰写一个优秀的摘要。

首先，摘要在毕业论文中的重要性不言而喻。

摘要是读者获取论文信息的第一步，它能够提供论文的核心内容和研究成果，帮助读者快速了解论文的主题和意义。

对于那些时间有限、只关注特定主题的读者来说，摘要是他们决定是否继续阅读整篇论文的重要依据。

因此，一个精确、简明的中文摘要对于吸引读者的兴趣和理解论文的内容至关重要。

其次，一个优秀的中文摘要应该具备一定的特点。

首先，它应该准确地反映论文的主题和研究目的。

摘要应该清晰地表达出论文所要解决的问题以及研究的目标。

其次，摘要应该简洁明了，用简练的语言概括出论文的核心内容。

对于论文中的方法、结果和结论等要素，摘要应该用简明扼要的方式进行描述，避免冗长的叙述和复杂的专业术语。

此外，摘要还应该具备一定的吸引力，能够激发读者的兴趣，引导他们进一步阅读整篇论文。

在撰写中文摘要时，有几个关键点需要注意。

首先，摘要应该精确地概括论文的主要内容，避免出现夸大或不准确的陈述。

其次，摘要应该使用简练的语言，避免使用过多的修饰词和冗长的句子。

简洁的语言能够更好地传达论文的核心思想，提高读者的阅读效率。

同时，摘要应该遵循一定的结构，包括背景介绍、研究目的、方法、结果和结论等要素。

这种结构可以帮助读者更好地理解论文的内容和逻辑。

最后，为了撰写一篇优秀的中文摘要，作者还需要具备一定的写作技巧和语言表达能力。

在写作过程中，作者应该注意使用准确的词汇和恰当的语法结构，避免出现语义模糊或语法错误的情况。

此外，作者还可以参考一些优秀的摘要范例，学习其中的表达方式和写作技巧。

通过不断的练习和反复修改，作者可以逐渐提高自己的摘要写作水平。

总之，毕业论文的中文摘要在整篇论文中起着至关重要的作用。

论文中文摘要作者姓名：张强论文题目：多光子纠缠及其在量子信息中的应用作者简介：：张强，男， 1979年12月出生，2001年9月师从于中国科学技术大学潘建伟教授，于2006年7月获博士学位。

中文摘要本论文主要内容是对光子纠缠源的产生，操纵以及其在量子信息上的应用进行的实验研究。

我们在实验上进一步发展了多光子纠缠源技术。

利用光参量下转换产生的纠缠光子对和线性光学手段，我们在国际上首次实验实现了六光子干涉和两光子复合系统的量子态隐形传输；我们首次实验实现了四维纠缠光子对制备并在此基础上对两光子GHZ定理进行了检验；我们首次实验实现了纠缠光子对的同步；我们首次在实验上实现了容错量子密码。

量子态隐形传输能够在遥远两地传递量子态而不需要传递携带量子态的物理系统。

它不但是量子通讯的核心内容，也在大量的量子计算协议中扮演了重要的角色。

人们已经在光子系统和离子系统分别实验实现了它，最近长距离的量子态隐形传输和开放目的的量子态隐形传输也纷纷被实验验证。

但很不幸的是，直到现在为止，所有的相关实验都只能隐形传输一个量子比特，隐形传输两个或更多比特组成的复合系统在实验领域仍然是个巨大的挑战。

同时要实现远距离量子通讯和量子计算，仅仅单量子比特的量子态隐形传输是远远不够的，复合系统的量子态隐形传输也是量子信息研究中的一个长期目标。

我们在国际上首次实验实现了两比特复合系统的量子态隐形传输。

我们在实验干涉六个光子的基础上，隐形传输了两个光子的任意极化态。

在实验中，平均保真度是0.75±0.03，远远超过了两粒子系统的克隆界限。

我们的实验不止是复杂系统量子态隐形传输的重要一环，而且在实验中发展起来的六光子干涉技术可以立即被应用于一系列的量子通讯和量子计算协议中，比如多阶段量子接力，容错量子计算，普适量子纠错码和一次性量子计算。

我们发展并且应用两光子四维纠缠态在世界上首次实验检验了两粒子非统计型定域实在论，在我们的检验中并没有利用传统此类实验所需的上下文实在论假设。

中⽂⽂本关键词抽取的三种⽅法（TF-IDF、TextRank、word2vec）链接地址：1、基于TF-IDF的⽂本关键词抽取⽅法词频（Term Frequency，TF）指某⼀给定词语在当前⽂件中出现的频率。

由于同⼀个词语在长⽂件中可能⽐短⽂件有更⾼的词频，因此根据⽂件的长度，需要对给定词语进⾏归⼀化，即⽤给定词语的次数除以当前⽂件的总词数。

逆向⽂件频率（Inverse Document Frequency，IDF）是⼀个词语普遍重要性的度量。

即如果⼀个词语只在很少的⽂件中出现，表⽰更能代表⽂件的主旨，它的权重也就越⼤；如果⼀个词在⼤量⽂件中都出现，表⽰不清楚代表什么内容，它的权重就应该⼩。

TF-IDF的主要思想是，如果某个词语在⼀篇⽂章中出现的频率⾼，并且在其他⽂章中较少出现，则认为该词语能较好的代表当前⽂章的含义。

即⼀个词语的重要性与它在⽂档中出现的次数成正⽐，与它在语料库中⽂档出现的频率成反⽐。

1.1TF-IDF⽂本关键词抽取⽅法流程由以上可知，TF-IDF是对⽂本所有候选关键词进⾏加权处理，根据权值对关键词进⾏排序。

假设Dn为测试语料的⼤⼩，该算法的关键词抽取步骤如下所⽰：（1）对于给定的⽂本D进⾏分词、词性标注和去除停⽤词等数据预处理操作。

本分采⽤结巴分词，保留'n','nz','v','vd','vn','l','a','d'这⼏个词性的词语，最终得到n个候选关键词，即D=[t1,t2,…,tn] ；（2）计算词语ti 在⽂本D中的词频；（3）计算词语ti 在整个语料的IDF=log (Dn /(Dt +1))，Dt 为语料库中词语ti 出现的⽂档个数；（4）计算得到词语ti 的TF-IDF=TF*IDF，并重复（2）—（4）得到所有候选关键词的TF-IDF数值；（5）对候选关键词计算结果进⾏倒序排列，得到排名前TopN个词汇作为⽂本关键词。

论文写作中的中文摘要在论文写作中，中文摘要是非常重要的一部分。

它是一篇论文内容的精炼表述，用来概括论文的目的、方法、结果和结论等关键信息。

中文摘要的质量直接影响到读者对论文的理解和吸引力。

本文将探讨中文摘要的撰写要点和技巧，以帮助写作人员提高摘要的质量和有效性。

一、中文摘要的结构一个优秀的中文摘要应当具备以下几个结构要素：背景、目的、方法、结果和结论。

在撰写中文摘要时，每个要素都应当简洁明确地表达，重点突出。

1.背景：介绍选题背景和研究意义，引起读者的兴趣。

2.目的：明确研究目的和研究问题，指出论文研究的目标。

3.方法：简要说明研究方法和数据来源，以及采用的分析或实验设计等。

4.结果：总结论文的主要研究结果，突出论文的创新点和重要性。

5.结论：得出论文的结论并指出对应用或进一步研究的启示。

二、中文摘要的要求1.准确性：中文摘要要准确概括论文的主要内容，不能有误导性的陈述。

2.简洁性：中文摘要的篇幅通常较短，要尽量言简意赅，用简练的语言表达思想。

3.连贯性：中文摘要要有良好的逻辑结构，各部分之间应当有明确的衔接。

4.关键词：中文摘要结束时，一般会列出与论文相关的关键词，有助于读者进行文献检索。

三、撰写中文摘要的技巧1.先写全文再写摘要：在论文写作中，摘要通常是在全文写作完成后才撰写的。

因此，写摘要时应当先对整篇论文有个整体的把握，然后从整篇论文中提取出关键信息进行概括。

2.概括精炼，重点突出：在概括论文内容时，要注意提炼出核心观点和重要结果，并用简洁的语言表达，突出论文的创新性和重要性。

3.语言得体，逻辑清晰：语言应当简洁明了，表达精准，避免使用过多的修辞手法。

同时，要注意逻辑结构的清晰，各部分之间应当有明确的衔接，以确保读者能够顺利理解。

4.获取同行意见：与同行交流并征求意见有助于提高中文摘要的质量。

同行的建议和批评能够帮助我们发现不足之处，并对摘要进行修改和改进。

总之，中文摘要是论文写作中必不可少的一环，它作为读者对论文的第一印象，影响着读者是否继续阅读全文。

中、英文摘要写作要求及格式1．摘要写作要求摘要的内容要包括研究的目的、方法、结果和结论。

计量单位一律换算成国际标准计量单位。

除特殊情况外，数字一律用阿拉伯数字。

中、英文摘要的内容应严格一致。

2．中文摘要中文摘要前打印毕业论文（毕业设计）的标题。

主标题一般不超过20个汉字。

如有副标题，应另起一行（副标题前加破折号），副标题（包括破折号在内）同样不得超过20个汉字。

中文主标题格式：可选用本模板中的样式所定义的“论文中文主标题”，或手动设置（黑体，三号，居中，段前1行、段后0行，单倍行距）。

中文副标题格式：可选用本模板中的样式所定义的“论文中文副标题”，或手动设置（楷体_GB2312，四号，居中，段前0.5行，段后0行，单倍行距）。

中文标题下空一行为摘要。

“摘要：”格式：首行缩进2字符，黑体，小四。

“摘要：”后紧接摘要正文。

字数在200字左右。

中文摘要正文格式：可选用本模板中的样式所定义的“中文摘要正文”，或手动设置（楷体_GB2312，小四，行距为固定值20磅）。

中文摘要正文后空一行，另起一行列出3－5个关键词。

“关键词：”格式：首行缩进2字符，黑体，小四。

“关键词：”后紧接关键词。

关键词之间用分号间隔，最后一个关键词末尾不加标点。

中文关键词格式：楷体_GB2312，小四，行距为固定值20磅。

3．英文摘要中文关键词下空两行打印毕业论文（毕业设计）的英文标题。

英文主标题首字母大写，标题中其他单词实词首字母大写，其他均为小写。

英文主标题格式：可选用本模板中的样式所定义的“论文英文主标题”，或手动设置（Times New Roman，四号，加粗，居中，段前段后均为0行，单倍行距）。

英文副标题格式：可选用本模板中的样式所定义的“论文英文副标题”，或手动设置（Times New Roman，小四，加粗，居中，段前0.5行，段后0行，单倍行距）。

英文标题下空一行为英文摘要。

“Abstract：”格式：首行缩进2字符，Times New Roman，小四，加粗。

如何使用自然语言处理技术进行中文文本摘要与生成自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的重要分支，它致力于让计算机能够理解、分析和处理人类语言。

其中，中文文本摘要与生成是NLP的重要应用之一。

本文将介绍如何使用自然语言处理技术进行中文文本摘要与生成。

一、中文文本摘要中文文本摘要是指从一篇原始中文文本中提取出其核心信息形成简洁、准确的摘要。

以下是使用自然语言处理技术进行中文文本摘要的一般步骤：1. 文本预处理：首先，需要对原始文本进行预处理，如去除特殊字符、标点符号、停用词等，以减少干扰信息，使文本更易于处理。

2. 分词：将预处理后的文本进行分词，将句子划分为一个个词语。

中文分词是中文文本处理的关键步骤，可以使用一些开源的中文分词工具，如结巴分词、LTP 等。

3. 关键词提取：借助关键词提取算法（如TF-IDF、TextRank等），从分词后的文本中提取出关键词，这些关键词可以作为文本摘要的基础。

4. 摘要生成：根据文本的关键词和重要性，可以使用一些算法或模型（如TextRank、基于机器学习的算法等）生成中文文本摘要。

这些算法或模型会根据关键词的频率、位置等信息，判断其重要性，并形成一段简洁的文本摘要。

5. 评估和优化：生成文本摘要后，需要对其进行评估和优化，确保生成的摘要准确、简洁、清晰，并与原始文本相关。

二、中文文本生成中文文本生成是指使用自然语言处理技术生成具备一定主题和逻辑的中文文本。

以下是使用自然语言处理技术进行中文文本生成的一般步骤：1. 数据准备：首先，需要准备大量的中文文本数据，这些数据可以是各类文章、新闻报道、论文等。

对于训练生成文本的模型，数据质量和数量是非常重要的。

2. 模型选择：根据实际需求和任务，选择适合的自然语言处理模型，如基于统计的模型（如n-gram模型）、基于规则的模型、深度学习模型（如循环神经网络、生成对抗网络等）等。