Inspirerad av hur människor sammanfattar långa dokument föreslår vi en exakt och snabb sammanfattningsmodell som först väljer framträdande meningar och sedan skriver om dem abstrakt (dvs. komprimerar och parafraser) för att generera en koncis helhetssammanfattning. Vi använder en ny mening-nivå policy gradient metod för att överbrygga den icke-differentierbara beräkningen mellan dessa två neurala nätverk på ett hierarkiskt sätt, samtidigt som språk fluens. Empiriskt uppnår vi det nya hjärtats tillstånd på alla mätvärden (inklusive mänsklig utvärdering) på CNN/Daily Mail-datauppsättningen, samt betydligt högre abstraktivitetspoäng. Dessutom, genom att först arbeta på meningsnivå och sedan ordnivå, möjliggör vi parallell avkodning av vår neurala generative modell som resulterar i betydligt snabbare (10-20x) inference hastighet samt 4x snabbare träningskonvergens än tidigare lång stycke encoder-dekoder modeller. Vi demonstrerar också generaliseringen av vår modell på test-endast DUC-2002 dataset, där vi uppnår högre poäng än en toppmodern modell.
REF föreslog en sammanfattande modell som först väljer framträdande meningar och sedan skriver om dem abstrakt, med hjälp av en pekarmekanism för att direkt kopiera några ut-avvokabulära ord.
Fast Abstractive Summarization with Reinforce-Selected Sentence Rewriting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}