语义摘要生成中的多任务学习

1/1语义摘要生成中的多任务学习第一部分引言 2第二部分多任务学习概念与理论 4第三部分语义摘要生成的基本原理 6第四部分多任务学习在语义摘要生成中的应用 9第五部分实验设计与数据集选择 11第六部分模型构建与训练策略 14第七部分结果分析与评价指标 16第八部分讨论与展望 18

第一部分引言关键词关键要点语义摘要生成

1.语义摘要生成是一种自然语言处理技术，用于从文本中提取关键信息并生成简洁的摘要。

2.它在新闻摘要、学术论文摘要、产品描述等领域有广泛应用。

3.目前，语义摘要生成的研究主要集中在深度学习模型上，如基于编码器-解码器的模型、基于注意力机制的模型等。

多任务学习

1.多任务学习是一种机器学习方法，通过同时学习多个相关任务来提高模型的性能。

2.在语义摘要生成中，多任务学习可以用来同时学习摘要生成和文本分类等任务，从而提高模型的泛化能力。

3.多任务学习的优势在于可以共享模型参数，减少模型的复杂度，提高模型的训练效率。

深度学习模型

1.深度学习模型是一种基于人工神经网络的机器学习模型，具有强大的表示学习能力。

2.在语义摘要生成中，深度学习模型如基于编码器-解码器的模型、基于注意力机制的模型等被广泛应用。

3.深度学习模型的优点在于可以从原始文本中自动学习到关键信息，生成的摘要质量较高。

编码器-解码器模型

1.编码器-解码器模型是一种深度学习模型，主要用于序列到序列的任务，如机器翻译、语音识别等。

2.在语义摘要生成中，编码器-解码器模型可以将原始文本编码为一个固定长度的向量，然后解码为摘要。

3.编码器-解码器模型的优点在于可以捕捉到文本的全局信息，生成的摘要质量较高。

注意力机制

1.注意力机制是一种深度学习模型的机制，用于在模型训练过程中动态地调整模型对输入的关注程度。

2.在语义摘要生成中，注意力机制可以用来动态地调整模型对文本中不同部分的关注程度，从而提高摘要的质量。

3.注意力机制的优点在于可以提高模型的灵活性和鲁棒性，适应各种不同的文本摘要任务。

生成模型

1.生成模型是一种机器学习模型，用于在自然语言处理领域，语义摘要生成是一个重要的任务，其目标是从长篇文本中提取出关键信息，生成简洁的摘要。然而，传统的语义摘要生成方法往往只能处理单个任务，无法充分利用文本中的多模态信息，限制了其性能。因此，近年来，研究人员开始探索多任务学习在语义摘要生成中的应用，以提高模型的泛化能力和效果。

多任务学习是一种机器学习方法，它允许模型同时学习多个相关任务，从而共享模型参数，提高模型的性能。在语义摘要生成中，多任务学习可以利用文本中的多种信息，如词性标注、命名实体识别等，来辅助摘要生成。例如，通过同时学习词性标注和摘要生成任务，模型可以更好地理解文本的语法结构，从而生成更准确的摘要。

多任务学习在语义摘要生成中的应用已经取得了一些显著的成果。例如，一项研究使用了多任务学习的方法，将词性标注、命名实体识别和摘要生成任务结合在一起，通过共享模型参数，提高了模型的性能。实验结果表明，这种方法比传统的单任务学习方法在摘要生成任务上取得了更好的效果。

然而，多任务学习在语义摘要生成中的应用还面临一些挑战。首先，如何有效地共享模型参数是一个重要的问题。如果模型参数共享不当，可能会导致模型性能下降。其次，如何选择合适的任务也是一个挑战。不同的任务可能会对模型的性能产生不同的影响，因此需要选择合适的任务来提高模型的性能。

总的来说，多任务学习在语义摘要生成中的应用是一个重要的研究方向，它可以帮助我们更好地利用文本中的多模态信息，提高模型的性能。然而，我们还需要进一步研究如何有效地共享模型参数，以及如何选择合适的任务，以进一步提高模型的性能。第二部分多任务学习概念与理论关键词关键要点多任务学习的基本概念

1.多任务学习是一种机器学习方法，它允许模型同时学习多个相关任务，以提高模型的性能和泛化能力。

2.在多任务学习中，模型通过共享模型参数来学习多个任务，这可以减少模型的复杂性，提高模型的效率。

3.多任务学习可以应用于各种领域，如自然语言处理、计算机视觉、生物信息学等。

多任务学习的理论基础

1.多任务学习的理论基础主要来自于统计学习理论和机器学习理论，包括最大似然估计、贝叶斯网络、深度学习等。

2.多任务学习的核心思想是通过共享模型参数来学习多个任务，这可以减少模型的复杂性，提高模型的效率。

3.多任务学习的目标是最大化模型的性能和泛化能力，这可以通过优化模型参数来实现。

多任务学习的应用

1.多任务学习在自然语言处理中的应用包括情感分析、文本分类、机器翻译等。

2.多任务学习在计算机视觉中的应用包括图像分类、目标检测、图像分割等。

3.多任务学习在生物信息学中的应用包括基因序列分类、蛋白质结构预测等。

多任务学习的挑战

1.多任务学习的主要挑战是如何有效地共享模型参数，以提高模型的性能和泛化能力。

2.多任务学习的另一个挑战是如何选择和设计合适的任务，以提高模型的性能和泛化能力。

3.多任务学习的另一个挑战是如何评估模型的性能和泛化能力，以确保模型的有效性和可靠性。

多任务学习的未来发展趋势

1.随着深度学习的发展，多任务学习将在更多的领域得到应用，如自动驾驶、医疗诊断等。

2.随着大数据和云计算的发展，多任务学习将能够处理更大规模的数据和更复杂的任务。

3.随着模型压缩和模型蒸馏技术的发展，多任务学习将能够更有效地共享模型参数，提高模型的效率。多任务学习是一种机器学习方法，它允许模型同时学习多个相关任务。这种方法通常用于处理具有多个相关输出的任务，例如自然语言处理中的情感分析和命名实体识别，或者计算机视觉中的图像分类和目标检测。多任务学习的目标是通过共享模型参数来提高模型的性能和泛化能力。

多任务学习的基本思想是，如果两个任务共享相同的输入，那么它们可能会共享一些有用的特征。通过共享这些特征，模型可以更好地学习任务之间的关系，从而提高其性能。此外，多任务学习还可以通过减少模型的参数数量来提高模型的泛化能力。

多任务学习的理论基础主要来自于神经网络的共享参数和特征学习。神经网络是一种模仿人脑神经元网络的计算模型，它通过学习输入和输出之间的映射关系来解决各种问题。在神经网络中，每个神经元都有一个权重，这个权重决定了神经元对输入的响应程度。通过调整这些权重，神经网络可以学习到输入和输出之间的映射关系。

在多任务学习中，模型的参数被共享，这意味着所有任务都使用相同的权重。这样，模型就可以学习到任务之间的共享特征，从而提高其性能。此外，多任务学习还可以通过减少模型的参数数量来提高模型的泛化能力。这是因为，如果模型的参数数量过多，那么它可能会过拟合训练数据，从而在新的数据上表现不佳。通过减少模型的参数数量，模型可以更好地泛化到新的数据上。

多任务学习的方法主要有两种：共享参数方法和特征学习方法。共享参数方法是指模型的所有任务都使用相同的参数。这种方法的优点是简单易用，但是可能会导致模型过拟合训练数据。特征学习方法是指模型通过学习任务之间的共享特征来提高其性能。这种方法的优点是可以提高模型的泛化能力，但是可能会导致模型的训练时间增加。

多任务学习在自然语言处理、计算机视觉和生物信息学等领域都有广泛的应用。例如，在自然语言处理中，多任务学习可以用于情感分析和命名实体识别等任务。在计算机视觉中，多任务学习可以用于图像分类和目标检测等任务。在生物信息学中，多任务学习可以用于基因表达分析和蛋白质结构预测等任务。

总的来说，多任务学习是一种有效的机器学习方法，它允许模型同时学习多个相关任务。通过共享模型参数，多任务学习可以提高模型的性能和泛化能力。然而，多第三部分语义摘要生成的基本原理关键词关键要点语义摘要生成的基本原理

1.语义摘要生成是通过计算机程序从原始文本中提取出关键信息，生成简洁、准确的摘要。

2.语义摘要生成的基本流程包括文本预处理、特征提取、摘要生成和评估等步骤。

3.语义摘要生成的关键技术包括词性标注、命名实体识别、句法分析、语义角色标注等自然语言处理技术。

4.语义摘要生成的目标是尽可能准确地反映原始文本的主要内容，同时保持摘要的简洁性和可读性。

5.语义摘要生成的应用广泛，包括新闻摘要、学术论文摘要、商业报告摘要等。

6.语义摘要生成的研究前沿包括深度学习、迁移学习、多任务学习等技术的应用，以及基于知识图谱的摘要生成等新的研究方向。语义摘要生成是一种自然语言处理技术，其基本原理是通过深度学习模型，从原始文本中提取关键信息，生成简洁、准确的摘要。该技术广泛应用于新闻摘要、科技文献摘要、商业报告摘要等领域，可以大大提高信息处理的效率和质量。

语义摘要生成的基本流程包括：输入文本预处理、特征提取、模型训练和摘要生成。首先，输入文本需要进行预处理，包括分词、去除停用词、词干提取等，以便于模型理解和处理。然后，通过词向量模型将文本转换为向量表示，以便于模型进行特征提取。特征提取通常包括词频、TF-IDF、词性标注、命名实体识别等。接下来，使用深度学习模型进行训练，常用的模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、注意力机制等。最后，通过模型生成摘要，生成的摘要通常包括原文的关键信息，但长度通常只有原文的10%左右。

语义摘要生成的评价指标主要包括ROUGE（Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation）和BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）。ROUGE是一种基于召回率的评价指标，主要用于评估生成的摘要与参考摘要的相似度。BLEU是一种基于精确率的评价指标，主要用于评估生成的摘要的语法和词汇的准确性。

近年来，语义摘要生成的研究取得了显著的进展，主要表现在以下几个方面：

1.多任务学习：通过将语义摘要生成与其他自然语言处理任务（如机器翻译、情感分析等）进行联合训练，可以提高模型的泛化能力和效果。

2.预训练模型：通过使用大规模的预训练模型（如BERT、等），可以提高模型的性能和效率。

3.多模态摘要：通过将文本、图像、音频等多种模态的信息进行融合，可以生成更加丰富和准确的摘要。

4.强化学习：通过使用强化学习算法，可以实现模型的自我学习和优化，提高模型的性能和效率。

总的来说，语义摘要生成是一种非常有前景的技术，其在信息处理、知识管理、智能问答等领域有着广泛的应用前景。第四部分多任务学习在语义摘要生成中的应用关键词关键要点多任务学习在语义摘要生成中的应用

1.多任务学习是一种机器学习技术，可以同时学习多个相关任务，从而提高模型的性能和泛化能力。

2.在语义摘要生成中，多任务学习可以利用多个相关任务的信息，如文本分类、情感分析等，来提高摘要的质量和准确性。

3.多任务学习还可以通过共享模型参数来减少模型的复杂度，提高模型的训练效率和计算效率。

多任务学习在语义摘要生成中的优势

1.多任务学习可以利用多个任务的信息，提高模型的性能和泛化能力，从而生成更准确、更全面的摘要。

2.多任务学习可以减少模型的复杂度，提高模型的训练效率和计算效率，从而降低模型的训练成本。

3.多任务学习还可以通过共享模型参数，提高模型的通用性，使其能够适应不同的任务和数据。

多任务学习在语义摘要生成中的挑战

1.多任务学习需要设计合适的任务和任务之间的关系，以充分利用任务之间的信息。

2.多任务学习需要处理任务之间的竞争和协作，以避免任务之间的冲突和冗余。

3.多任务学习需要处理任务之间的不平衡，以保证每个任务都能得到足够的训练。

多任务学习在语义摘要生成中的发展趋势

1.随着深度学习的发展，多任务学习在语义摘要生成中的应用将更加广泛和深入。

2.随着大数据和云计算的发展，多任务学习在语义摘要生成中的计算效率将得到显著提高。

3.随着自然语言处理技术的发展，多任务学习在语义摘要生成中的性能将得到显著提高。

多任务学习在语义摘要生成中的前沿研究

1.多任务学习在语义摘要生成中的前沿研究主要集中在如何设计更有效的任务和任务之间的关系，以及如何处理任务之间的竞争和协作。

2.多任务学习在语义摘要生成中的前沿研究还集中在如何处理任务之间的不平衡，以及如何利用生成模型来提高模型的性能和泛化能力。

3.多任务学习在语义多任务学习是一种机器学习技术，它允许模型同时解决多个相关任务。这种技术已被证明在许多自然语言处理任务中都非常有效，包括语义摘要生成。

在语义摘要生成中，多任务学习的主要目标是通过训练一个模型来同时执行多个相关的任务，以提高模型的性能。这通常涉及到在大型语料库上进行大规模的训练，以便模型能够从大量的实例中学习到有效的表示，并能够在各种不同的情况下做出准确的预测。

多任务学习的一个主要优点是它可以提高模型的泛化能力。这是因为在一个任务上的训练可以帮助模型理解其他任务的共同特征，从而提高其对新数据的适应能力。此外，多任务学习还可以帮助模型减少过拟合的风险，因为它可以利用大量相关数据来训练模型，从而使其能够更好地处理噪声和异常情况。

然而，多任务学习也有一些潜在的问题。首先，如果任务之间的关联性不强，那么多任务学习可能会降低模型的性能，因为模型可能会被误导去学习无关的任务特征。其次，由于多任务学习涉及到训练大量的参数，因此需要大量的计算资源和时间。最后，多任务学习可能会导致模型的解释性较差，因为模型可能难以解释它是如何同时学习多个任务的。

为了克服这些问题，研究人员已经提出了一些方法来改进多任务学习在语义摘要生成中的效果。一种常见的策略是使用共享表示，即让所有任务都共享同一个基础模型，以便模型可以从多个任务中学到更多的知识。另一种策略是使用领域自适应，即将模型的参数针对特定的领域进行微调，以便模型可以在该领域中更好地工作。

总的来说，多任务学习是一种强大的工具，可以帮助我们在语义摘要生成和其他自然语言处理任务中取得更好的结果。然而，我们也需要注意多任务学习的一些潜在问题，并采取适当的措施来克服这些挑战。第五部分实验设计与数据集选择关键词关键要点实验设计

1.实验设计是语义摘要生成中的重要环节，需要考虑到任务类型、模型结构、训练策略等因素。

2.任务类型包括抽取式摘要、生成式摘要等，模型结构包括RNN、Transformer等，训练策略包括监督学习、强化学习等。

3.实验设计需要根据具体任务和数据集进行选择和调整，以达到最佳的摘要效果。

数据集选择

1.数据集是语义摘要生成的重要基础，需要包含足够的文本数据和对应的摘要数据。

2.数据集的质量直接影响到摘要效果，需要保证数据的准确性和完整性。

3.数据集的选择需要考虑到任务类型和模型结构，例如抽取式摘要需要选择包含足够实体和关系的数据集，生成式摘要需要选择包含丰富语言表达的数据集。

多任务学习

1.多任务学习是一种通过同时学习多个任务来提高模型性能的方法。

2.在语义摘要生成中，可以利用多任务学习来同时学习抽取式摘要和生成式摘要，以提高模型的泛化能力和摘要效果。

3.多任务学习需要设计合理的任务结构和损失函数，以充分利用多个任务的信息。

生成模型

1.生成模型是一种通过学习输入和输出之间的概率分布来生成新的数据的模型。

2.在语义摘要生成中，可以利用生成模型来生成新的摘要，以提高摘要的多样性和创新性。

3.生成模型需要设计合理的模型结构和训练策略，以提高模型的生成能力和摘要效果。

趋势和前沿

1.语义摘要生成是一个快速发展的领域，目前的研究趋势包括深度学习、多任务学习、生成模型等。

2.未来的研究前沿可能包括更复杂的模型结构、更有效的训练策略、更广泛的应用场景等。

3.语义摘要生成的研究需要密切关注最新的研究进展和应用需求，以推动该领域的进一步发展。实验设计与数据集选择是语义摘要生成中的多任务学习研究的重要组成部分。本文将详细介绍实验设计与数据集选择的方法和原则。

实验设计是指在研究中如何安排和控制实验变量，以达到研究目的的过程。在语义摘要生成中的多任务学习研究中，实验设计的目标是确定多任务学习模型的结构和参数，以及如何有效地训练和评估模型。

首先，实验设计需要确定多任务学习模型的结构。模型的结构包括模型的输入、输出和中间层。模型的输入通常为原始文本，输出为摘要，中间层则用于提取文本的特征。模型的结构应该能够有效地捕捉文本的语义信息，并生成准确的摘要。

其次，实验设计需要确定多任务学习模型的参数。模型的参数包括模型的权重和偏置。模型的参数应该能够有效地调整模型的复杂度，以适应不同的任务和数据。

最后，实验设计需要确定如何有效地训练和评估模型。训练模型的方法通常包括梯度下降法和反向传播法。评估模型的方法通常包括准确率、召回率和F1分数。

数据集选择是指在研究中如何选择和准备数据，以达到研究目的的过程。在语义摘要生成中的多任务学习研究中，数据集选择的目标是确定数据集的大小、质量和多样性，以及如何有效地处理和标注数据。

首先，数据集选择需要确定数据集的大小。数据集的大小应该足够大，以确保模型能够从数据中学习到足够的信息。同时，数据集的大小也应该足够小，以避免过拟合。

其次，数据集选择需要确定数据集的质量。数据集的质量应该足够高，以确保模型能够从数据中学习到正确的信息。同时，数据集的质量也应该足够低，以避免模型对噪声数据的过度依赖。

最后，数据集选择需要确定数据集的多样性。数据集的多样性应该足够高，以确保模型能够从数据中学习到广泛的信息。同时，数据集的多样性也应该足够低，以避免模型对特定类型的数据的过度依赖。

总的来说，实验设计与数据集选择是语义摘要生成中的多任务学习研究的重要组成部分。通过合理的实验设计和数据集选择，可以有效地提高多任务学习模型的性能和效率。第六部分模型构建与训练策略关键词关键要点模型构建

1.多任务学习模型：在语义摘要生成中，多任务学习模型是一种常用的方法，它可以同时学习多个任务，如文本分类、情感分析和摘要生成等，从而提高模型的性能和泛化能力。

2.注意力机制：注意力机制是一种重要的技术，它可以帮助模型在生成摘要时关注重要的信息，而忽略不重要的信息，从而提高生成摘要的质量。

3.预训练模型：预训练模型如BERT、等已经在自然语言处理领域取得了很大的成功，它们可以作为基础模型，用于生成摘要的任务。

训练策略

1.数据增强：数据增强是一种常用的数据预处理方法，它可以通过对原始数据进行一些变换，如替换、插入、删除等，来增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力。

2.超参数调优：超参数调优是一种重要的训练策略，它可以通过调整模型的参数，如学习率、批次大小等，来优化模型的性能。

3.模型融合：模型融合是一种有效的训练策略，它可以通过将多个模型的预测结果进行融合，来提高模型的性能和稳定性。在语义摘要生成中，模型构建与训练策略是一个重要的环节。它直接影响到最终摘要的质量和效率。

首先，在模型构建方面，我们通常会选择深度学习模型，如RNN、LSTM、Transformer等，来实现摘要生成。这些模型能够捕捉文本序列中的长期依赖关系，并且具有很强的表达能力。此外，为了更好地理解文本的含义，我们还可以引入预训练的语言模型，如BERT、RoBERTa等，来进行语义表示的学习。

其次，在训练策略上，我们需要考虑到两个关键因素：损失函数和优化器。对于损失函数，我们可以选择交叉熵损失、平均绝对误差等常用的监督学习损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差距。对于优化器，我们可以选择Adam、SGD等常用的梯度下降算法，用于更新模型参数，以最小化损失函数。

除此之外，我们还需要注意一些特殊的训练策略。例如，对于长文本摘要，我们可以使用滑动窗口或者截断技术，将长文本划分为多个短段落进行训练；对于稀疏数据，我们可以采用数据增强技术，通过旋转、平移、缩放等方式，增加样本的多样性；对于模型泛化能力，我们可以通过早停法、正则化等手段，避免过拟合。

最后，为了提高模型的效率和效果，我们还可以采取一些其他的技术。例如，可以使用模型蒸馏技术，将大型模型的知识转移到小型模型上，从而在保持高质量的同时减少计算资源的消耗；可以使用集成学习技术，将多个模型的结果进行融合，以提高整体性能。

总的来说，模型构建与训练策略是语义摘要生成的关键环节。只有精心设计和优化这两个部分，才能得到高质量、高效率的摘要结果。第七部分结果分析与评价指标关键词关键要点结果分析与评价指标

1.结果分析：在语义摘要生成中，结果分析是评估模型性能的重要环节。通常，会通过比较生成的摘要与原文的相似度、关键词覆盖率、语法正确性等指标来评估模型的性能。

2.评价指标：评价指标是衡量模型性能的重要工具。常见的评价指标包括ROUGE（Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation）、BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）等。其中，ROUGE通过比较生成的摘要与参考摘要的n-gram重叠度来评估模型的性能，而BLEU则通过比较生成的摘要与参考摘要的n-gram重叠度和短语精确度来评估模型的性能。

3.结果分析与评价指标的关系：结果分析和评价指标是相互关联的。通过结果分析，我们可以了解模型的性能，从而选择合适的评价指标。同时，通过评价指标，我们可以更准确地评估模型的性能，从而指导模型的改进和优化。结果分析与评价指标是语义摘要生成中的重要环节，其目的是评估生成的摘要的质量和效果。常用的评价指标包括ROUGE、BLEU、METEOR等。

ROUGE（Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation）是一种常用的自动摘要评价指标，主要用于评估生成的摘要与参考摘要之间的相似度。ROUGE通过计算n-gram的重叠度来评估生成的摘要的质量，其中n的取值通常为1、2和3。ROUGE的计算公式为：

ROUGE=(r1+r2+rL)/(p1+p2+pL)

其中，r1、r2和rL分别表示生成摘要中1-gram、2-gram和L-gram与参考摘要中相同n-gram的比例，p1、p2和pL分别表示生成摘要中1-gram、2-gram和L-gram的总比例。ROUGE的值越高，表示生成的摘要与参考摘要的相似度越高。

BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）是一种常用的机器翻译评价指标，也可以用于评估生成的摘要的质量。BLEU通过计算n-gram的重叠度来评估生成的摘要的质量，其中n的取值通常为1、2和3。BLEU的计算公式为：

BLEU=BP*exp(1-Smoothing)

其中，BP是惩罚因子，Smoothing是平滑因子，用于处理n-gram的计算中可能出现的0值问题。BLEU的值越高，表示生成的摘要与参考摘要的相似度越高。

METEOR（MetricforEvaluationofTranslationwithExplicitORdering）是一种常用的机器翻译评价指标，也可以用于评估生成的摘要的质量。METEOR通过计算生成摘要与参考摘要之间的词汇重叠度和词汇顺序重叠度来评估生成的摘要的质量。METEOR的计算公式为：

METEOR=(1-α)*BLEU+α*F1

其中，α是权重因子，F1是精确率和召回率的调和平均数。METEOR的值越高，表示生成的摘要与参考摘要的相似度越高。

除了上述评价指标，还有一些其他的评价指标，如ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L、ROUGE-SU4、CIDEr等。这些评价指标各有优缺点，选择哪种评价指标取决于具体的应用场景第八部分讨论与展望关键词关键要点语义摘要生成中的多任务学习的现状

1.多任务学习在语义摘要生成中的应用已经取得了显著的成果，例如在抽取式摘要和生成式摘要中都得到了广泛的应用。

2.多任务学习的优势在于可以利用多个任务之间的相关性，提高模型的泛化能力和效率。

3.然而，多任务学习也存在一些挑战，例如如何有效地共享和利用不同任务之间的信息，以及如何处理任务之间的冲突。

语义摘要生成中的多任务学习的未来发展趋势

1.随着深度学习技术的发展，多任务学习在语义摘要生成中的应用将会更加广泛和深入。

2.未来的研究可能会更加关注如何设计更加有效的多任务学习模型，以及如何利用更多的任务来提高模型的性能。

3.另外，随着语义摘要生成的应用场景的不断扩大，多任务学习也可能会在更多的领域得到应用。

语义摘要生成中的多任务学习的前沿技术