《表6 不同模型下句子压缩情况》

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《基于预读及简单注意力机制的句子压缩方法》

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其中3LSTM模型表现较差，究其原因是该模型包含约100万个参数，使用当前训练数据集（36 000个句子对），不足以将参数调整至最优。而本文提出的模型参数较少，在强化文本语义建模基础上，能够高效捕捉数据分布规律，提取频繁出现特征，即关键语义、语法等信息，融合简单注意力机制，聚焦与当前词紧密相关的上下文影响信息，采用端到端的联合训练，自适应学习句子压缩决策因子，为输入文本中的每个单词分配一个有意义的权重，突出重要的动词和名词，而忽略常用的单词，如介词等，实现更精准压缩。