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基于注意力機制的編解碼模型在文本摘要、杌器翻譯等序列到序列任務上得到了廣泛的應用。在深度學習框架中，深層神經(jīng)網(wǎng)絡能夠提取輸λ數(shù)據(jù)不冋的特征表示，因此傳統(tǒng)編解碼模型中通常堆疊多層解碼器來提高模型性能。然而現(xiàn)有的模型在解碼時僅利用編碼器最后一層信息，而忽略編碼器其余層的特征。鑒于此，提出一種基于多層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和層級交互注意力機制的摘要生成模型，通過層級交互注意力提取編碼器不同層次的特征信息來指導摘要的生成。為了處理因引入不同層次特征而帶來的信息冗余問題，引入變分信息瓶頸壓縮數(shù)據(jù)噪聲。最后在 Gigaword和DU℃2004摘要數(shù)據(jù)集上進行實驗，結果表明所提方法能夠獲得最佳性能。
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