Att modellera strukturen för sammanhängande texter är en uppgift av stor betydelse i NLP. Uppgiften att organisera en viss uppsättning meningar i en sammanhängande ordning har ofta använts för att bygga och utvärdera modeller som förstår en sådan struktur. I detta arbete föreslår vi en end-to-end neural strategi baserad på den nyligen föreslagna uppsättningen till sekvenskartläggning ram för att ta itu med problemet mening beställning. Vår modell uppnår state-of-the-art prestanda i ordningen diskriminering uppgift på två datauppsättningar som används i stor utsträckning i litteraturen. Vi anser också att det är en ny intressant uppgift att beställa abstracts från konferensbidrag och forskningsförslag och visa starka resultat mot de senaste metoderna. Visualisera mening representationer lärt av modellen visar att modellen har fångat hög nivå logisk struktur i dessa stycken. Modellen lär sig också rika semantiska meningsrepresentationer genom att lära sig beställa texter, utföra jämförbara med nyligen oövervakade representation inlärningsmetoder i meningen likhet och parafras detektion uppgifter.
I nära relaterat arbete presenterar REF en modell som lär sig att beställa meningarna i ett stycke.
Sentence Ordering using Recurrent Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}