Vi föreslår en enhetlig modell som kombinerar styrkan i utvinning och abstrakt sammanfattning. Å ena sidan kan en enkel utdragbar modell få uppmärksamhet på straffnivå med höga ROUGE-poäng men mindre läsbara. Å andra sidan kan en mer komplicerad abstraktionsmodell få dynamisk uppmärksamhet på ordnivå för att skapa en mer läsbar punkt. I vår modell används uppmärksamhet på straffnivå för att modulera uppmärksamheten på ordnivå så att ord i mindre närvarande meningar är mindre benägna att genereras. Dessutom införs en ny inkonsekvensfunktion för att bestraffa inkonsekvensen mellan två nivåer av uppmärksamhet. Genom end-to-end utbildning vår modell med inkonsekvens förlust och ursprungliga förluster av extraktiva och abstrakta modeller, vi uppnå state-of-t heart ROUGE poäng samtidigt som den mest informativa och läsbara sammanfattning på CNN/Daily Mail dataset i en solid mänsklig utvärdering.
Hsu m.fl. REF kombinerade utvinnings- och abstrakt summering för att generera en sammanfattning, vilket förbättrade informativiteten och läsbarheten av sammanfattningar.
A Unified Model for Extractive and Abstractive Summarization using Inconsistency Loss
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}