Abstraktiv textsammanfattning är uppgiften att komprimera och skriva om ett långt dokument till en kort sammanfattning samtidigt som man bibehåller soliditet, riktad logisk indikering och nonredundancy. I detta arbete tar vi upp dessa tre viktiga aspekter av en bra sammanfattning genom en förstärkt inlärningsstrategi med två nya belöningsfunktioner: ROUGESal och Entail, utöver en täckningsbaserad baslinje. ROUGESal belöningen ändrar ROUGE metriska genom att uppvikta de framträdande fraser / ord som upptäcks via en nyckelfras klassificerare. Entail belöningen ger höga (längd-normaliserade) poäng till logiskt detaljerade sammanfattningar med hjälp av en indicier klassificerare. Dessutom visar vi överlägsen prestandaförbättring när dessa belöningar kombineras med traditionella metriska (ROUGE) baserade belöningar, via vår nya och effektiva multi-reward metod att optimera flera belöningar samtidigt i alternativa mini-batches. Vår metod uppnår de nya toppmoderna resultaten (inklusive mänsklig utvärdering) på CNN/Daily Mail datasetet samt starka förbättringar i en test-endast överföring installation på DUC-2002.
REF föreslår två nya belöningar för utbildning RL-baserade abstrakta sammanfattningar: RougeSal, som förstärker de framträdande fraser och ord som upptäcks via en nyckelfras klassificering, och Entail belöning, vilket ger höga poäng till logiskt detaljerade sammanfattningar med hjälp av en industry klassificerare.
Multi-Reward Reinforced Summarization with Saliency and Entailment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}