Att skapa en text abstrakt från en uppsättning dokument är fortfarande en utmanande uppgift. Den neurala kodare-dekoder ram har nyligen utnyttjats för att sammanfatta enstaka dokument, men dess framgång kan delvis tillskrivas tillgången på stora parallella data automatiskt förvärvas från webben. Parallella uppgifter för sammanfattning av flera dokument är däremot knappa och kostsamma att få fram. Det finns ett trängande behov av att anpassa en kodare-dekoder modell tränas på ett-dokument summeringsdata för att arbeta med flera dokument indata. I detta dokument presenterar vi en inledande undersökning av en ny anpassningsmetod. Det utnyttjar den maximala marginalrelevansen metod för att välja representativa meningar från flera dokument in, och utnyttjar en abstrakta kodare-dekoder modell för att sammanfoga olika meningar till en abstrakt sammanfattning. Anpassningsmetoden är robust och kräver i sig inga träningsdata. Vårt system jämför gynnsamt med toppmoderna utvinnings- och abstraktiva metoder som bedöms av automatiska mätmetoder och mänskliga bedömare.
REF anpassar kodare-dekoder-modeller som är utbildade på endokumentsdataset till MDS-fallet genom att införa en extern MMR-modul som inte kräver utbildning i MDS-datasetet.
Adapting the Neural Encoder-Decoder Framework from Single to Multi-Document Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}