Vi föreslår en neural multi-dokument summering (MDS) system som innehåller mening relation grafer. Vi använder en Graph Convolutional Network (GCN) på relationen grafer, med mening inbäddningar som erhållits från Recurrent Neural Networks som indata node funktioner. Genom flera lagervis utbredning genererar GCN dolda meningsdrag på hög nivå för bedömning av känslighet. Vi använder sedan en girig heurist för att extrahera framträdande meningar samtidigt som vi undviker redundans. I våra experiment på DUC 2004 överväger vi tre typer av meningsrelationsdiagram och visar fördelen med att kombinera meningsrelationer i grafer med representationskraften hos djupa neurala nätverk. Vår modell förbättras med traditionella grafbaserade utvinningsmetoder och vanilj GRU-sekvensmodellen utan graf, och den uppnår konkurrenskraftiga resultat mot andra toppmoderna multidokumentsammanfattningssystem.
Dessutom innehåller REF grafrepresentationer av meningsrelationer med djupa neurala nätverk med hjälp av Graph Convolutional Networks (GCN).
Graph-based Neural Multi-Document Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}