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摘要
生成中词汇语义表达不准确，重复生成以及核心词丢失等问题，提出了一种混合式文本摘要自动生成方法进行摘要抽取，并通过Seq2Seq-Attention模型进行文本摘要生成，在注意力机制中加入核心词，结合指针网络生成模型，该模型可以通过核心词中的重要信息，构建出摘要框架，生成信息全面精炼的文章摘要。解决重复生成以及核心词丢失等问题，文本词汇语义表达准确率明显提高，使得生成的摘要更加流畅。将模型混合进行实验，模型实验数据表明，BERTSUM+Seq2Seq-Attention模型相比于传统模型ROUGE平均值提高了1.6%，混合模型的文本摘要自动生成技术能够提取文本数据中的关键词，形成简单有效的文本段落。
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