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。
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