Automatisk rubrikgenerering är ett viktigt forskningsområde inom textsammanfattning och meningskomprimering. Nyligen, neurala huvudgeneration modeller har föreslagits att dra nytta av vältränade neurala nätverk i lärande mening representationer och kartläggning sekvens till sekvens. Icke desto mindre använder traditionella neurala nätverk kodare maximal sannolikhet uppskattning för parameteroptimering, vilket i huvudsak begränsar det förväntade utbildningsmålet inom ordnivå istället för mening nivå. Dessutom är prestandan hos modellprognoserna i hög grad beroende av spridning av utbildningsdata. För att övervinna dessa nackdelar använder vi oss av en minimistrategi för riskutbildning i detta dokument, som direkt optimerar modellparametrar med avseende på utvärderingsmått och statistiskt leder till betydande förbättringar för rubrikgenerering. Experimentella resultat visar att vår strategi överträffar toppmoderna system på både engelska och kinesiska huvudgeneration uppgifter.
REF använder en minimistrategi för riskutbildning för att optimera modellparametrarna.
Neural Headline Generation with Minimum Risk Training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}