I neural abstraktion, den konventionella sekvens-till-sekvens (seq2seq) modellen lider ofta av upprepning och semantisk irrelevans. För att ta itu med problemet föreslår vi ett globalt ramverk för kodning, som kontrollerar informationsflödet från kodaren till dekodern baserat på den globala informationen i källsammanhanget. Den består av en konvolutionell grindenhet för att utföra global kodning för att förbättra representationerna av källsidans information. Utvärderingar på LCSTS och det engelska Gigaword båda visar att vår modell överträffar baslinjemodellerna, och analysen visar att vår modell kan generera sammanfattning av högre kvalitet och minska repetition 1.
Lin m.fl. REF kontrollerade informationsflödet från kodare till dekoder för att förbättra sammanfattningens semantiska relevans.
Global Encoding for Abstractive Summarization
{'venue': 'Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)', 'journal': 'Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}