Vi presenterar ett robust neurala abstrakta summeringssystem för cross-lingual summering. Vi konstruerar summering corpora för dokument automatiskt översatta från tre låg-resurs språk, somaliska, swahili, och Tagalog, med hjälp av maskinöversättning och New York Times summering corpus. Vi utbildar tre språkspecifika abstrakta sammanfattningar och utvärderar dokument som ursprungligen skrevs på källspråken, samt på ett fjärde, osynligt språk: arabiska. Våra system uppnår betydligt högre fluens än en vanlig copy-attention-sammanfattning på automatiskt översatta indatadokument, samt jämförbart innehållsval.
REF presenterar ett robust abstrakt summeringssystem för lågresursspråk där det för närvarande inte finns någon summering corpora.
A Robust Abstractive System for Cross-Lingual Summarization
{'venue': 'NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}