神经网络自动生成汉语新闻标题的应用.pdf

"神经网络自动生成汉语新闻标题的应用" 神经网络自动生成汉语新闻标题的应用是当前深度学习和机器学习领域的热门研究方向之一。随着移动互联网的高速发展，网络中的新闻资源急速增长，读者希望能够快速有效地获取新闻中的关键信息，筛选适合自己喜好的新闻进行阅读。因此，为新闻生成一条简洁全面并且有吸引力的标题会极大的提升读者的阅读体验，特别是在移动新闻客户端中，用户往往仅根据推送消息中的简短的标题中的内容决定这条新闻是否符合他的喜好，从而决定是否阅读，标题直接影响了在移动新闻客户端中的一条新闻的阅读量。 新闻标题生成技术在实际应用中，由于新闻资源过多，使用新闻标题生成技术为新闻自动生成一个准确、流畅且有吸引力的标题很有必要。事实上新闻标题生成是自动文本摘要技术的一个分支，自动文本摘要技术是从一篇或多篇原始文本中提取出文本中的关键内容，并且要求摘要的长度不大于或远小于原始文本的长度，其广泛应用于自动报告生成、搜索结果预览、论文摘要生成等。 自动文本摘要技术种类按照实现的方式大致可分为抽取式和摘要式两种。抽取式要求计算机根据原始文本中的句子或者其中的某些词的重要程度，选取一些词或句子将他们重新排序，生成一段流畅的摘要。摘要式并不要求生成的摘要中的句子或者词完全来自于原始文本，而是要求计算机根据原始文本的语义信息通过复杂的自然语言处理技术产生一段能够准确代表这段文本的语义信息摘要，这一过程更加接近人类对文本进行摘要的过程，同时也更加复杂。 神经网络技术可以用于新闻标题生成技术中，以生成准确、流畅且有吸引力的标题。神经网络技术可以学习新闻标题的模式和结构，并生成相应的标题。神经网络技术的应用可以提高新闻标题生成的效率和准确性，使读者能够更快速地获取新闻中的关键信息。 计算机技术应用中，云计算技术可以用于新闻标题生成技术中，以提高计算效率和存储能力。云计算技术可以提供强大的计算能力和存储空间，使新闻标题生成技术更加高效和稳定。 神经网络自动生成汉语新闻标题的应用是当前深度学习和机器学习领域的热门研究方向之一，该技术可以提高新闻标题生成的效率和准确性，使读者能够更快速地获取新闻中的关键信息。