基于融合关键词和对比学习训练的生成式报告摘要模型研究——以中国智库报告为例

目的/意义]智库报告是由独立研究机构提供的专业分析和政策建议，为决策者和公众提供决策支持和促进社会进步的重要工具。智库报告摘要可以为读者提供一个简洁明了的概述，以便他们能够快速了解报告的主要内容和结论，从而提高信息筛选、传播效果和知识传递的效率。目前的智库报告存在主题差异大导致生成摘要不准确的问题，亟需对现有的文本摘要方法进行改进。方法/过程]针对上述问题，本文提出了一种融合关键词的智库报告摘要模型。首先使用关键词抽取算法抽取原文中的关键词信息，其次提出一种基于交叉注意力机制的融合关键词模块用于提升模型对于主题信息的感知能力，并且在训练的过程中使用了对比学习训练。结果/结论]结果表明，融合关键词的摘要模型在智库报告文本摘要任务中的Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L值优于其他文本摘要模型，分别达到了48.23、32.55和42.50，在智库报告文本摘要任务上具有更优的摘要效果。