论文摘要
气象文本是国家气象部门面向公众发布的气象信息,具体包括预警、预报、专报、公报、提示等类型。现有文本生产需要人工编写审核,效率不高,而全自动文本生成主要依赖模板、形式比较固定。针对这个现状,提出气象文本推荐思路并给出具体实现方法。气象文本推荐读入用户输入信息,自动推荐后续相关文本供用户选择,提升编写效率及质量。该方法分为两步:进行气象要素抽取,替换得到模板文本;基于模板文本构建邻居子句生成模型。要素抽取使用CRF序列标注模型,文本生成利用Seq2Seq模型。基于公开预警文本的实验结果表明:利用CRF进行要素抽取平均准确率超过90%,基于Seq2Seq模型的生成方法在BLEU值上达到12.2,准确率达到65%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 梅钰,唐卫,王慕华,王阔音
关键词: 气象文本推荐,自然语言处理,信息检索,机器学习
来源: 计算机应用与软件 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 气象学,计算机软件及计算机应用
单位: 中国气象局公共气象服务中心
基金: 国家自然科学基金项目(41871020)
分类号: TP391.1;P409
页码: 138-144
总页数: 7
文件大小: 958K
下载量: 146
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