Den flerspråkiga sammanfattningen (CLS) är uppgiften att sammanställa en sammanfattning på ett visst språk för ett källdokument på ett annat språk. Befintliga metoder delar helt enkelt upp denna uppgift i två steg: sammanfattning och översättning, vilket leder till problemet med felspridning. För att hantera det, presenterar vi en end-to-end CLS ram, som vi kallar Neural Cross-Lingual Summarization (NCLS), för första gången. Dessutom föreslår vi att ytterligare förbättra NCLS genom att införliva två relaterade uppgifter, enspråkig sammanfattning och maskinöversättning, i utbildningsprocessen för CLS under lärande med flera arbetsuppgifter. På grund av bristen på övervakade CLS-data, föreslår vi en round-trip översättningsstrategi för att förvärva två högkvalitativa storskaliga CLS-datauppsättningar baserat på befintliga enspråkiga sammanfattningsdata. Experimentella resultat har visat att vår NCLS uppnår anmärkningsvärda förbättringar jämfört med traditionella pipelinemetoder på både engelska-till-kinesiska och kinesiska-till-engelska CLS human-korrigerade testuppsättningar. Dessutom kan NCLS med multi-task lärande ytterligare avsevärt förbättra kvaliteten på genererade sammanfattningar. Vi gör vår datauppsättning och kod allmänt tillgänglig här: http://www. nlpr.ia.ac.cn/cip/dataset.htm.
REF införliva enspråkig sammanfattning och maskinöversättning i utbildningsförfarandet för att förbättra den flerspråkiga sammanfattningen.
NCLS: Neural Cross-Lingual Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}