基于二阶段对比学习的中文自动文本摘要方法研究

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摘要：在中文自动文本摘要中，暴露偏差是一个常见的现象。由于中文文本自动摘要在序列到序列模型训练时解码器每一个词输入都来自真实样本，但是在测试时当前输入用的却是上一个词的输出，导致预测词在训练和测试时是从不同的分布中推断出来的，而这种不一致将导致训练模型和测试模型直接的差异。本文提出了一个两阶段对比学习框架以实现面向中文文本的生成式摘要训练，同时从摘要模型的训练以及摘要评价的建模进行对比学习。（剩余1229字）

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