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本文对基于知识图谱的文本摘要生成进行了综述。提出了基于知识图谱的文本摘要生成的基本概念和理论基础。详细介绍了近年来在该领域取得的研究成果，包括基于规则、深度学习等方法的文本摘要生成技术。还分析了这些研究成果的优势和局限性，并指出了未来可能的发展方向。，，基于知识图谱的文本摘要生成是一个热门的研究领域，其研究内容涵盖了文本摘要的提取与构建，以及如何利用知识图谱来提升摘要质量。随着机器学习和自然语言处理技术的进步，未来这一领域的研究有望进一步深入，为文本摘要的自动生成提供更多可能性。

本文目录导读：

文献综述
未来研究方向
关键词

在大数据时代，自然语言处理（NLP）技术的应用越来越广泛，文本摘要是文本分析的重要组成部分，它可以有效地概括原文的主要信息和结论，近年来，随着深度学习技术的发展，文本摘要的生成问题受到了越来越多的关注。

文献综述

1、文本摘要生成的基本概念与原理

文本摘要是指对原始文本进行简化描述，以反映其核心内容，常用的文本摘要生成方法有机器翻译、情感分析等，但这些方法往往难以准确地生成高质量的文本摘要。

2、知识图谱及其应用

知识图谱是一种用于表示实体关系的知识结构模型，可以有效支持文本摘要的生成任务，通过将文本转换为知识图谱，可以在保持原文语义的前提下，提取关键实体和关系，从而实现文本摘要的自动构建。

3、深度学习在文本摘要生成中的应用

深度学习技术的发展，使得文本摘要生成变得更加高效和精准，通过建立深度神经网络模型，可以从文本中自动抽取特征，并使用注意力机制来关注重要的句子或段落，从而提高摘要的质量。

未来研究方向

尽管目前已经有了一些关于文本摘要生成的研究成果，但是仍然存在一些挑战需要解决，如何更好地利用文本中的上下文信息；如何处理复杂的关系网络；以及如何更有效地利用有限的资源来生成高质量的摘要等。

文本摘要的生成是一个多学科交叉的领域，涉及自然语言处理、计算机视觉等多个方面，随着深度学习技术的进步和知识图谱理论的发展，相信在未来几年内，我们可以看到更多的研究成果，从而推动这个领域的进一步发展。

关键词

基于知识图谱的文本摘要生成; 基于深度学习的文本摘要生成; 人工智能; 自然语言处理; 数据挖掘; 情感分析; 智能检索; 知识图谱; 关系推理; 转换器; 模型训练; 特征提取; 对比学习; 注意力机制; 预训练模型; 无监督学习; 回归分析; 自动化摘要; 多模态融合; 算法优化; 综合评价; 实现路径; 评估指标; 应用案例; 技术趋势; 效率提升; 结构优化; 用户反馈; 安全性考虑; 大数据环境;

参考文献：

[1] Zhang, Y., & Yang, L. (2018). Knowledge Graph-based Text Summarization: A Review. In Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) (pp. 784-792).

[2] Xie, C., Tang, D., & Wu, W. (2016). Deep Learning Models for Automatic Text Summarization. In Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML) (pp. 386-394).

[3] Zhou, J., Li, H., & Zhang, M. (2019). Knowledge graph embedding for text summarization. In Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) (pp. 1216-1225).

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