Neural abstrakt sammanfattning har i allt högre grad studerats, där det tidigare arbetet främst inriktades på att sammanfatta ental dokument (nyheter, vetenskapliga publikationer, etc.). I dialoger finns det olika interaktiva mönster mellan talarna, som vanligtvis definieras som dialoghandlingar. De interaktiva signalerna kan ge informativa signaler för att bättre sammanfatta dialoger. I detta dokument föreslås att dialogen uttryckligen ska utnyttjas i en neural summeringsmodell, där en meningsstyrd mekanism är utformad för att modellera relationerna mellan dialogakterna och sammanfattningen. Experimenten visar att vår föreslagna modell avsevärt förbättrar den abstrakta sammanfattningen jämfört med de toppmoderna baslinjerna på AMI-mötet corpus, vilket visar nyttan av den interaktiva signalen från dialogakter. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Ref kommenterade ämnesbeskrivningar i AMI meeting corpus som sammanfattning.
Abstractive Dialogue Summarization with Sentence-Gated Modeling Optimized by Dialogue Acts
{'venue': '2018 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)', 'journal': '2018 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}