Konventionella lösningar för automatisk summering av arbete är starkt beroende av mänskliga konstruktioner. I detta dokument utvecklar vi en neural datadriven sammanfattning genom att utnyttja de följande 2seq paradigm, där en gemensam kontextdriven uppmärksamhetsmekanism föreslås för att mäta kontextuell relevans i fullständiga texter och en heterogen bibliografi graf samtidigt. Vår motivering är att upprätthålla ämnets samstämmighet mellan ett relaterat arbetsavsnitt och dess måldokument, där både text- och grafiska sammanhang spelar en stor roll för att karakterisera relationen mellan vetenskapliga publikationer på ett korrekt sätt. Experimentella resultat på en stor datauppsättning visar att vårt tillvägagångssätt uppnår en avsevärd förbättring jämfört med en typisk folder2seq-sammanfattning och fem klassiska summering baslinjer.
På senare tid har REF utvecklat en neural datadriven sammanfattning med en gemensam sammanhangsdriven uppmärksamhetsmekanism för att generera relaterade arbetsavsnitt.
Neural Related Work Summarization with a Joint Context-driven Attention Mechanism
{'venue': 'Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'journal': 'Proceedings of the 2018 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}