"基于深度学习的文本自动摘要方案"
本文提出了一种基于深度学习的文本自动摘要方案，以解决自然语言处理（NLP）领域中生成式自动摘要的语义理解不充分、摘要语句不通顺和摘要准确度不够高的问题。本方案包括两部分：改进的词向量生成技术和生成式自动摘要模型。
改进的词向量生成技术以Skip-Gram方法生成的词向量为基礎，结合摘要的特点，引入词性、词频和逆文本频率三个词特征，有效地提高了词语的理解。这些特征分别对应词语的语法、词汇和语境信息，从而可以更好地捕捉词语的语义信息。
生成式自动摘要模型基于序列映射（seq2seq）和自编码器结构，引入注意力机制、门控循环单元（GRU）结构、双向循环神经网络（BiRNN）、多层循环神经网络（MultiRNN）和集束搜索。这些机制可以提高生成式摘要的准确性和语句流畅度。特别是，注意力机制可以让模型更加关注摘要的关键词语，而门控循环单元可以控制输出的语句结构和长度。
实验结果表明，本方案能够有效地解决短文本生成式摘要问题，并在Rouge标准评价体系中表现良好，提高了摘要准确性与语句流畅度。同时，本方案也可以应用于其他自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类和信息检索等。
此外，本方案也可以与其他深度学习技术结合，例如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），以提高文本自动摘要的性能。例如，可以使用CNN来提取文本的高级语义特征，然后使用RNN来生成摘要语句。这些技术的结合可以进一步提高文本自动摘要的准确性和流畅度。
本方案提供了一种基于深度学习的文本自动摘要方案，能够解决自然语言处理领域中生成式自动摘要的语义理解不充分、摘要语句不通顺和摘要准确度不够高的问题，并且可以应用于其他自然语言处理任务。
知识点：
1. 文本自动摘要技术的分类：抽取式摘要和生成式摘要。
2. 深度学习在文本自动摘要中的应用：使用深度学习技术可以提高文本自动摘要的准确性和流畅度。
3. Skip-Gram方法：一种常用的词向量生成方法，基于 Skip-Gram 方法可以生成高质量的词向量。
4. 词向量生成技术：可以使用词性、词频和逆文本频率等特征来提高词语的理解。
5. 序列映射（seq2seq）模型：一种常用的深度学习模型，用于解决自然语言处理任务。
6. 注意力机制：可以让模型更加关注摘要的关键词语。
7. 门控循环单元（GRU）：可以控制输出的语句结构和长度。
8. 双向循环神经网络（BiRNN）：可以捕捉文本的双向语义信息。
9. 多层循环神经网络（MultiRNN）：可以捕捉文本的多层语义信息。
10. 集束搜索：可以提高生成式摘要的准确性和流畅度。
