Traditionella metoder för utvinningssammanfattning är starkt beroende av mänskliga konstruktioner. I detta arbete föreslår vi ett datadrivet tillvägagångssätt baserat på neurala nätverk och kontinuerliga meningsdrag. Vi utvecklar en allmän ram för sammanfattning av enstaka dokument som består av en hierarkisk dokumentkodare och en uppmärksamhetsbaserad utdragare. Denna arkitektur gör det möjligt för oss att utveckla olika klasser av sammanfattande modeller som kan extrahera meningar eller ord. Vi tränar våra modeller på stor skala corpora som innehåller hundratusentals dokument-sammanfattning par 1. Experimentella resultat på två summeringsdata visar att våra modeller får resultat jämförbara med den senaste tekniken utan tillgång till språklig annotering.
I REF, Cheng et al. utvecklat en ram bestående av hierarkisk dokumentkodare och en ention baserad extraktor för utvinningssammanfattning.
Neural Summarization by Extracting Sentences and Words
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}