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在自然语言生成任务中,主题文本生成是一项富有挑战性的工作,其主要难点在于:源信息量远小于目标生成的信息量.为了解决该问题,本文提出一个基于外部知识筛选的主题文本生成模型Trans-K,通过引入与主题词相关的外部知识来丰富源信息,进而提高生成文本的质量.本文为了解决引入外部知识的“一词多义”问题,提(剩余17445字)
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基于外部知识筛选的主题文本生成技术研究
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