Vi presenterar en LSTM-strategi för radering-baserad mening kompression där uppgiften är att översätta en mening till en sekvens av nollor och enor, vilket motsvarar symboliska raderingsbeslut. Vi visar att även den mest grundläggande versionen av systemet, som ges ingen syntaktisk information (ingen PoS eller NE taggar, eller beroenden) eller önskad komprimering längd, presterar förvånansvärt bra: cirka 30% av kompressionerna från en stor testuppsättning kan regenereras. Vi jämför LSTM-systemet med en konkurrenskraftig baslinje som är tränad på samma mängd data men som dessutom är försedd med alla typer av språkliga funktioner. I ett experiment med människa taxers den LSTM-baserade modellen överträffar baslinjen uppnå 4.5 i läsbarhet och 3.8 i informativhet.
REF presenterade en LSTM-metod för borttagningsbaserad komprimering av meningar.
Sentence Compression by Deletion with LSTMs
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}