Vi presenterar SummaRuNNer, en Recurrent Neural Network (RNN) baserad sekvensmodell för extraherande sammanfattning av dokument och visar att det uppnår prestanda bättre än eller jämförbar med state-of-the-art. Vår modell har den extra fördelen att vara mycket tolkningsbar, eftersom den gör det möjligt att visualisera dess förutsägelser som bryts upp av abstrakta funktioner som informationsinnehåll, hälsa och nyhet. Ett annat nytt bidrag av vårt arbete är abstrakt utbildning av vår utvinningsmodell som kan träna enbart på människogenererade referenssammanfattningar, vilket eliminerar behovet av utdragsetiketter på straffnivå.
För närvarande har REF lagt fram SummaRuNNer, en RNN-baserad sekvensmodell för utvinningssammanfattning och den uppnår den tidigare hjärtstatusen.
SummaRuNNer: A Recurrent Neural Network based Sequence Model for Extractive Summarization of Documents
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}