Vi studerar problemet med att ta fram abstrakta sammanfattningar för den åsyftade texten. Vi föreslår en uppmärksamhetsbaserad neural nätverksmodell som kan absorbera information från flera textenheter för att konstruera informativa, koncisa och flytande sammanfattningar. En viktbaserad provtagningsmetod är utformad så att kodaren kan integrera information från en viktig delmängd av indata. Automatisk utvärdering visar att vårt system överträffar toppmoderna abstraktiva och extraktiva summeringssystem på två nyinsamlade datauppsättningar av filmrecensioner och argument. Våra systemsammanfattningar är också klassade som mer informativa och grammatiska i mänsklig utvärdering.
REF föreslår en uppmärksamhetsbaserad neural nätverksmodell för att generera abstrakta sammanfattningar av yttrande text.
Neural Network-Based Abstract Generation for Opinions and Arguments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}