Sammanfattning baserad på textextrahering är till sin natur begränsad, men abstraktionsmetoder i generationsstil har visat sig vara utmanande att bygga. I detta arbete föreslår vi en helt datadriven strategi för sammanfattning av abstrakta meningar. Vår metod använder en lokal uppmärksamhetsbaserad modell som genererar varje ord i sammanfattningen beroende på inmatningsmeningen. Även om modellen är strukturellt enkel, kan den enkelt tränas end-to-end och skalas till en stor mängd träningsdata. Modellen visar betydande resultatvinster på den gemensamma uppgiften DUC-2004 jämfört med flera starka baslinjer.
I REF föreslås en lokal uppmärksamhetsbaserad modell för sammanfattning av abstrakta meningar.
A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}