如何利用深度学习预测新闻文章的标题？

Question

我对学习深度学习很感兴趣。 最近，我研究了使用新闻文章数据集的文本挖掘。

我想从一篇文章中提取重要的一两句话。 所以，我把这个问题模拟为近似版本，即找到文章的标题。

训练示例将如下所示： x 是文章正文的集合，并且 y 是文章标题的集合。

但是，测试示例只有 x。 （没有 y） 训练模型后，我只使用它的主体来预测测试集的标题。

如何构建模型？ 作为深度学习的初学者，我想对这个问题有一些见解或提示。

谢谢！

Answer 1

我认为您可以调整 image captioning 的架构，它使用 CNN 进行输入分析，并为 RNN 提供语言生成。

对于您的标题生成应用程序，将其视为文档字幕而不是图像字幕，并在文档文本上训练 Recurrent CNN，在标题文本上训练 RNN。

这对于初学者来说是相当有野心的，所以我建议你从CNN 和RNN 的现成示例开始“更简单”，以了解深度学习的组件和基本概念。