Domspoäng och meningsval är två huvudsteg i system för sammanfattning av utdragna dokument. Tidigare arbeten behandlar dock dem som två separata deluppgifter. I detta papper presenterar vi en ny end-to-end neural nätverk ram för utdragande dokument summering genom att gemensamt lära sig att göra mål och välja meningar. Den läser först dokumentet meningar med en hierarkisk kodare för att få representation av meningar. Sedan bygger det utdatasammanfattningen genom att extrahera meningar en efter en. Annorlunda jämfört med tidigare metoder integrerar vår strategi urvalsstrategin i poängsättningsmodellen, som direkt förutsäger den relativa betydelse som tidigare valda meningar gett. Experiment på CNN/Daily Mail dataset visar att det föreslagna ramverket avsevärt överträffar de senaste utvinningsmodellerna.
En neural extractive text summering modell beskrevs som kan poäng och välja meningar gemensamt REF.
Neural Document Summarization by Jointly Learning to Score and Select Sentences
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}