Dokumentmodellering är avgörande för en mängd olika naturliga språkförståelseuppgifter. Vi föreslår att man använder extern information för att förbättra dokumentmodellering för problem som kan beskrivas som meningsextraktion. Vi utvecklar en ram som består av en hierarkisk dokumentkodare och en uppmärksamhetsbaserad utdragare med uppmärksamhet över extern information. Vi utvärderar vår modell för sammanfattning av utdragna dokument (där den externa informationen är bildtexter och dokumentets titel) och svarar på val (där den externa informationen är en fråga). Vi visar att vår modell konsekvent överträffar starka baslinjer, både i fråga om informativhet och fluens (för CNN dokumentsammanfattning) och uppnår toppmoderna resultat för svarsval på WikiQA och NewsQA. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I Ref föreslås en ram som består av en hierarkisk dokumentkodare baserad på CNN och en uppmärksamhetsbaserad utdragare med uppmärksamhet på extern information.
Document Modeling with External Attention for Sentence Extraction
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}