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检索条件："关键词=Encoder-Decoder模型 "
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融合指针网络的Transformer摘要生成模型的改进
《西安工程大学学报》2022年第2期94-100,共7页李维乾 蒲程磊 
教育部重点实验室开放基金(NS202118901);陕西省社科界重大理论与现实问题研究项目(2019TJ040)。
针对传统引入注意力机制的Encoder-Decoder模型在摘要生成任务上存在文字冗余、表述不一致、非登录词(out of vocabulary,OOV)等问题,而导致生成摘要准确性较差,对可嵌入文本位置信息的Transformer模型进行了改进。提出引入指针网络帮...
关键词：文本摘要 注意力机制 Encoder-Decoder模型 Transformer模型 指针网络 
基于通道注意力和Transformer的图像标题生成方法被引量：2
《计算机与现代化》2023年第5期8-12,共5页刘静 陈金广 
陕西省自然科学基础研究计划项目(2023-JC-YB-568);陕西省教育厅科研计划项目(22JP028)。
图像标题生成是指通过计算机将图像翻译成描述该图像的标题语句。针对现有图像标题生成任务中,未充分利用图像的局部和全局特征以及时间复杂度较高的问题,本文提出一种基于卷积神经网络(Convolution Neural Networks,CNN)和Transformer...
关键词：图像标题 TRANSFORMER 通道注意力 卷积神经网络 Encoder-Decoder模型 
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