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摘要
针对现有大多数面向查询的多文档抽取式摘要方法通常是将句子的内容显著性及查询相关性分开计算的，且对向量表示的建模不充分的问题，提出一种基于层级BiGRU+Attention的面向查询的新闻多文档抽取式摘要方法.首先，通过训练层级BiGRU+Attention神经网络模型，获得具有丰富上下文语义信息的句子、文档向量表示；并在此过程中通过双线性变换注意力机制，使得文档向量表示不仅具有反映文档深层主旨信息的基本特性，还融入句子与用户查询的相关性信息，然后利用句向量与其进行相似度计算获得相应的句子重要性得分；其次，由句子重要性得分、句子中包含的关键词特征、句子的长度特征以及句子的时序权重系数加权组合得到最终的句子综合特征权重得分；最后，利用MMR算法来选择摘要句.实验结果表明，与其他方法相比本文提出的方法能在一定程度上提高面向查询的多文档抽取式摘要的质量，具有一定的有效性及优越性.
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单位自动化学院; 昆明理工大学; 云南南天电子信息产业股份有限公司
