基于深度域适应方法的非结构化摘要功能识别研究
摘要：[目的/意义]科学文献摘要结构功能识别是从摘要语料中识别出研究背景、方法、结果、结论等特定功能，本研究针对非结构化摘要功能识别任务中普遍存在的数据标注工作繁重、领域迁移能力不足、模型可解释性不佳等问题展开研究。[方法/过程]使用基于迁移学习思想的深度域适应方法构建摘要结构功能识别模型，通过ALBERT预训练语言模型在摘要语料数据集中提取上下文特征，然后在特征提取器、域判别器和类别分类器共同作用下，将结构功能特征知识从带标记的源域数据迁移到无标记的目标域数据，旨在实现训练样本无标注条件下的模型跨域迁移。（剩余21183字）
