I detta arbete kastar vi abstrakt textsammanfattning som ett sekvens-till-sekvens problem och använda ramen för uppmärksamhet Encoder-Decoder Recurrent Neural Networks till detta problem, outperforming state-of-the art modell av (Rush et al., 2015) på två olika corpora. Vi går också bortom den grundläggande arkitekturen, och föreslår flera nya modeller för att ta itu med viktiga problem i summering inklusive modellering nyckelord, fånga hierarkin av mening-till-ord struktur och ta itu med problemet med ord som är nyckeln till ett dokument, men sällsynta på annat håll. Vårt arbete visar att många av våra föreslagna lösningar bidrar till ytterligare prestandaförbättringar. Dessutom föreslår vi en ny uppsättning data som består av multi-sentssammanfattningar och fastställer resultatriktmärken för ytterligare forskning.
REF föreslog en modell med hjälp av uppmärksamhetsendoder-dekoder Recurrent Neural Network.
Abstractive Text Summarization Using Sequence-to-Sequence RNNs and Beyond
{'venue': 'The SIGNLL Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL), 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}