Vi presenterar en ny neural sekvens-tosequence modell för extractive summering som kallas SWAP-NET (Sentser och ord från Alternating Pointer Networks). Extraktiva sammanfattningar som består av en framträdande delmängd av inmatningsmeningar, innehåller ofta också viktiga nyckelord. Med hjälp av denna princip utformar vi SWAP-NET som modellerar samspelet mellan nyckelord och framträdande meningar med hjälp av en ny nätverksbaserad arkitektur på två nivåer. SWAP-NET identifierar både framträdande meningar och nyckelord i ett inmatningsdokument, och kombinerar dem sedan för att bilda den utdragna sammanfattningen. Experiment på storskaliga referenskorpora visar effekten av SWAP-NET som överträffar toppmoderna extraheringsmedel.
REF modellerar samspelet mellan nyckelord och framträdande meningar med hjälp av ett två-nivå pekare nätverk och kombinerar dem för att generera utdragssammanfattningen.
Extractive Summarization with SWAP-NET: Sentences and Words from Alternating Pointer Networks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}