Headline generation är en uppgift för abstrakt text summering, och tidigare lider av omognaden av naturliga språkgeneration tekniker. Nyligen lyckade neurala meningssammanfattning modeller visar kapaciteten att generera informativa, flytande rubriker villkorade på utvalda rekapitulativa meningar. I detta dokument, undersöker vi utvidgningen av mening summering modeller till dokumentet rubrik generation uppgift. Utmaningen är att förlänga meningen summering modell för att överväga mer dokumentinformation kommer mestadels att förvirra modellen och skada prestandan. I detta dokument föreslår vi en grov-till-fin metod, som först identifierar de viktiga meningarna i ett dokument med hjälp av dokumentsammanfattning tekniker, och sedan utnyttjar en multi-sentence summering modell med hierarkisk uppmärksamhet för att utnyttja de viktiga meningarna för rubrikgeneration. Experimentella resultat på en stor verklig datauppsättning visar den föreslagna metoden avsevärt förbättrar prestandan av neural mening summering modeller på den rubrik generation uppgift.
REF införde en grov-till-fine modell för att generera rubriker med hjälp av viktiga meningar som valts i utdragaren.
From neural sentence summarization to headline generation: a coarse-to-fine approach
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}