简介:摘要:随着互联网迅速发展和新闻数量的激增,如何准确获取新闻的重点和核心内容已成为一个亟待解决的问题。由于中文新闻文本摘要的关键信息提取准确率较低,因此提出了基于实体感知的生成式摘要算法,旨在全面捕捉新闻中的核心信息。该算法将实体特征融入T5-Pegasus摘要模型中,使模型能够学习新闻中不同词语之间的实体相关性,从而提高摘要的准确性。实验结果表明,与传统的T5-Pegasus模型相比,该模型生成的摘要在ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L指标上均有提升,有效提高了事实准确性,生成了更好的文本摘要。