式摘要算法。

　　生成式摘要算法得益于深度学习研究的深入。

　　生成式则是计算机通读原文后，在理解整篇文章意思的基础上，按机器自己的话生成流畅的概括。

　　生成式新闻摘要主要依靠深度神经网络结构实现。

　　生成式摘要在理解新闻内容方面相比抽取式摘要有着先天优势。

　　但这种摘要也不是完全没有弊端。

　　这种摘要方式很容易受到原文长度的制约。

　　当把一篇很长新闻放在生成式摘要算法前。

　　其表现大概率为：(⊙﹏⊙)太长不看！

　　而生成/抽取复合式新闻摘要算法则综合了抽取式摘要算法和生成式摘要算法的优点。

　　对于较长的新闻，利用该算法可以实现先抽取核心内容。

　　再在核心内容的基础上进行生成。

　　总而言之，如果依托生成/抽取复合式新闻摘要算法开发一款软件的话

　　也完全能够吊打尼克·达洛伊西奥开发的软件。

　　毕竟尼克开发的软件。

　　无论是Summly还是YahooNewsDigest（雅虎新闻摘要）

　　这些都是基抽取式算法的。

　　生成/抽取复合式新闻摘要算法在效率方面可以说是吊打抽取式摘要算法。

　　不过话说回来这么弔的算法只开发一个软件然后卖出去。

　　似乎有点太亏了。

　　怎么说也是领先于时代的技术。

　　似乎可以水几篇论文什么的。

　　呃，不过高中才毕业就发表论文的话似乎有点过于惊世骇俗了。

　　究竟怎么做才能物尽其用呢？

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