I detta arbete föreslår vi en ny metod för att träna neurala nätverk för att utföra enkeldokumentsextraktiva summering utan heuristiskt genererade utvinningsetiketter. Vi kallar vårt tillvägagångssätt BANDITSUM eftersom det behandlar utvinningssammanfattning som ett kontextuellt bandit (CB) problem, där modellen får ett dokument att sammanfatta (sammanhanget), och väljer en sekvens av meningar att inkludera i sammanfattningen (åtgärden). En policy gradient förstärkning lärande algoritm används för att träna modellen för att välja sekvenser av meningar som maximerar ROUGE poäng. Vi utför en serie experiment som visar att BANDITSUM kan uppnå ROUGE poäng som är bättre än eller jämförbar med state-of-the-art för utvinningssammanfattning, och konvergerar med betydligt färre uppdatering steg än konkurrerande metoder. Dessutom visar vi empiriskt att BANDIT-SUM presterar betydligt bättre än konkurrerande metoder när bra sammanfattande meningar visas sent i källdokumentet.
REF anses extraherande sammanfattning som en kontextuell bandit och det fungerar bra, särskilt när bra sammanfattande meningar visas sent i källdokumentet.
BanditSum: Extractive Summarization as a Contextual Bandit
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}