Extraktiv textsammanfattning har varit ett omfattande forskningsproblem i fråga om förståelse för naturligt språk. Medan de konventionella tillvägagångssätten är mest beroende av manuellt sammanställda funktioner för att generera sammanfattningen, har få ett tomrum gjorts för att utveckla datadrivna system för utvinningssammanfattning. I detta syfte presenterar vi ett helt datadrivet end-to-end djupnätverk som vi kallar Hybrid MemNet för summering av enstaka dokument. Nätverket lär sig den kontinuerliga representationen av ett dokument innan det utarbetar sin sammanfattning. Den fångar tillsammans lokal och global information tillsammans med begreppet sammanfattande, värdiga meningar. Experimentella resultat på två olika corpora kon rm att vår modell visar betydande resultatvinster jämfört med de toppmoderna baslinjerna.
Ett annat relaterat arbete är REF, där författarna presenterar ett djupt nätverk som kallas Hybrid MemNet för den enda dokumentsammanfattning uppgift, med hjälp av ett minnesnätverk som dokumentet kodare.
Hybrid MemNet for Extractive Summarization
{'venue': "In Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management (CIKM '17). ACM, New York, NY, USA, pages 2303-2306", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}