"基于C-R神经网络的生成式自动摘要方法"
基于C-R神经网络的生成式自动摘要方法是指利用计算机自动生成文本摘要的理论方法和技术。文本摘要从20世纪50年代出现以来，出现了很多经典的方法，比如基于词频统计的方法、基于词典词库的TD-IDF方法、基于机器学习的统计方法。在不断涌现的新技术中，很多可以用于文本自动摘要，但与人工生成的摘要相比，效果可能总是不尽人意的。
随着深度学习和大数据技术的发展，为实现自动文本摘要的智能化提供了很好的技术基础。当然传统方法结合深度学习和大数据也是研究的重要方向。文本自动摘要是一种利用计算机自动生成文本摘要的理论方法和技术。自动摘要的出现一方面是为解决海量情报信息过载问题，另一方面原因是人工摘要的成本较高。
自动文本摘要（Auto Text Summarization）是NLP中较难的问题，至今依然没有很成熟的技术来解决这个问题，包括单文档和多文档摘要技术，后者较于前者会更加复杂一些。搜索引擎是ATS应用之一，基于查询的自动摘要会帮助用户尽快找到感兴趣的内容。
自动摘要一般两种解决思路，一种是抽取式，就是按照一定权重，从原文中找到关键句子，组合成一篇摘要。抽取式摘要目前已经比较成熟，但是抽取质量及内容流畅度均差强人意；另外一种是生成式，是计算机在理解整篇文章含义的基础上，自动生成的摘要。伴随着深度学习的研究，生成式摘要的质量和流畅度都有很大的提升。
文献[8]首次将深度学习模型应用于多文本抽取式摘要，提出了一个计算架构，采用RBM受限玻基于C-R神经网络的生成式自动摘要方法。文献[9]首次提出了将CNN应用到文本摘要中，利用CNN进行文档编码，用BP反馈网络生成摘要。文献[11]中将RNN的注意力机制用到RNN解码器，效果比单纯的RNN好。
本文认为，利用深度学习模型来进行文本摘要生成比传统方法，具有很大的优势。基于C-R神经网络的生成式自动摘要方法是近几年来重要研究方向之一。该方法可以有效地提高文本摘要的质量和流畅度，使得用户可以快速地找到感兴趣的内容。
在本文中，我们将基于C-R神经网络的生成式自动摘要方法进行了详细的介绍，并对该方法的优势和局限性进行了分析。同时，我们还对相关的研究工作进行了综述，以便更好地理解和应用这种方法。
本文对基于C-R神经网络的生成式自动摘要方法进行了详细的介绍和分析，并对相关的研究工作进行了综述。该方法可以有效地提高文本摘要的质量和流畅度，使得用户可以快速地找到感兴趣的内容。
