I den här artikeln generaliserar vi komprimeringsuppgiften. I stället för att helt enkelt förkorta en mening genom att ta bort ord eller komponenter, som i tidigare arbete, skriver vi om den med hjälp av ytterligare åtgärder som ersättning, omordning och införande. Vi presenterar en experimentell studie som visar att människor naturligt kan skapa abstrakta meningar med hjälp av en mängd olika omskrivningsåtgärder, inte bara radering. Därefter skapar vi en ny corpus som är anpassad till den abstrakta komprimeringsuppgiften och formulerar en diskriminativ transduktionsmodell från träd till träd som kan redogöra för strukturella och lexiska missmatchningar. Modellen innehåller en grammatikextraktionsmetod, använder en språkmodell för sammanhängande utgång och kan enkelt ställas in på ett brett spektrum av komprimeringsspecifika förlustfunktioner.
REF följer upp tidigare arbete och beskriver en diskriminerande transduktionsmodell mellan träd som kan hantera missmatchningar på strukturell och lexisk nivå.
An abstractive approach to sentence compression
{'venue': 'TIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}