En konkurrenskraftig baslinje i utdragande sammanfattning av nyhetsartiklar på straffnivå är Lead-3 heuristic, där endast de första 3 meningarna utvinns. Framgången med denna metod beror på skribenternas tendens att genomföra progressiv utveckling i sitt arbete genom att skriva det viktigaste innehållet i början. I den här artikeln introducerar vi LeadR (LeadR) för att visa hur Lead heuristic kan utvidgas till att sammanfatta flersektionsdokument där det vanligtvis inte skulle fungera bra. Detta görs genom att införa en neural modell som producerar en sannolikhetsfördelning över positioner för meningar, så att vi kan lokalisera meningar med introduktion-liknande egenskaper. För att utvärdera prestandan hos vår modell använder vi oss av uppgiften att sammanfatta flersektionsdokument. LeadR överträffar flera baslinjer för denna uppgift, inklusive en enkel förlängning av Lead heuristic avsedd för uppgiften. Vårt arbete tyder på att förutsagd position är en stark funktion att använda när man extraherar sammanfattningar.
LeadR, en neural modell för extractive summering, producerade en sannolikhetsfördelning över positioner av meningar och användes som sannolikhet att lokalisera en mening i en sammanfattning REF.
Neural Sentence Location Prediction for Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}