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文本摘要应包含源文本中所有重要信息，传统基于编码器-解码器架构的摘要模型生成的摘要准确性较低。根据文本分类和文本摘要的相关性，提出一种多任务学习摘要模型。从文本分类辅助任务中学习抽象信息改善摘要生成质量，使用K- means聚类算法构建 Cluster-2、 Cluster-10和 Cluster-20文本分类数据集训练分类器，并研究不同分类数据集参与训练对摘要模型的性能影响，同时利用基于统计分布的判别法全面评价摘要准确性。在CNNDM测试集上的实验结果表明，该模型在 ROUGE-1、 ROUGE2和 ROUGE-L指标上相比强基线模型分别提高0.23、0.17和0.31个百分点，生成摘要的准确性更高。
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