Neural nätverk-baserade metoder för abstrakt summering producerar utgångar som är mer flytande än andra tekniker, men presterar dåligt på innehållsval. I detta arbete föreslås en enkel teknik för att ta itu med denna fråga: Använd en dataeffektiv innehållsväljare för att överbestämma fraser i ett källdokument som bör ingå i sammanfattningen. Vi använder denna väljare som en nedifrån-och-upp uppmärksamhet steg för att begränsa modellen till sannolika fraser. Vi visar att detta tillvägagångssätt förbättrar förmågan att komprimera text, samtidigt som det genererar flytande sammanfattningar. Denna tvåstegsprocess är både enklare och bättre än andra modeller för val av innehåll, vilket leder till betydande förbättringar av ROUGE för både CNN-DM och NYT corpus. Dessutom kan innehållsväljaren tränas med så lite som 1000 meningar, vilket gör det enkelt att överföra en tränad sammanfattning till en ny domän.
REF använder en innehållsväljare för att överbestämma fraser i källdokument som hjälper till att begränsa modellen till sannolika fraser och uppnå toppmoderna resultat i flera dokumentsammanfattningsdata.
Bottom-Up Abstractive Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}