使用带有模糊逻辑的深度学习算法的多文档文本摘要-研究论文

多文档文本摘要侧重于从相关文档的集合中提取关键信息并将其作为一个简短的摘要。在本文中，我们提出了使用模糊逻辑的深度学习算法的多文档文本摘要，这是一个重要的研究领域NLP、数据挖掘（DM）和机器学习（ML）。 为了提高这里的准确性，我们使用受限玻尔兹曼机来生成原始文档的缩短版本，而不会丢失其有价值的信息。 当前的方法包括两个步骤： 1. 训练阶段 2. 测试阶段。 训练阶段的突出作用是提取有效的摘要生成。 然后执行测试阶段以验证所提出方法的效率和准确性。