一种基于半监督学习的抽象式文本摘要方法及系统

本发明涉及一种基于半监督学习的抽象式文本摘要方法及系统，包括：获取数据并进行预处理；将预处理的数据输入至训练后的TST‑CycleGAN模型，实现自动文本摘要。本发明半监督学习能够利用大量的无标注文本数据，帮助模型学到更全面的文本特征和语义信息，进而生成更连贯、可读性强、信息覆盖全面的摘要。本发明标注高质量的文本摘要需要大量人工投入，但半监督学习可以降低人工标注成本。本发明半监督学习可以增强摘要模型的泛化能力，在低资源环境下，半监督学习可以缓解过拟合问题，使模型在不同领域、不同风格的文本上表现更稳定。