Till skillnad från utvinningssammanfattning, abstrakt sammanfattning måste sammansmälta olika delar av källtexten, som lutar för att skapa falska fakta. Vår förstudie avslöjar nästan 30% av resultaten från ett toppmodernt neurala summeringssystem lider av detta problem. Medan tidigare abstrakta sammanfattningar vanligtvis fokuserar på förbättring av informativhet, hävdar vi att trofasthet också är en viktig förutsättning för ett praktiskt abstrakt sammanfattande system. För att undvika att generera falska fakta i en sammanfattning utnyttjar vi öppen informationsextrahering och beroendetolkteknik för att extrahera faktiska faktabeskrivningar från källtexten. Den dual-attention sequency-to-sequence ram föreslås sedan att tvinga den generation som är beroende av både källtexten och de extraherade faktabeskrivningar. Experiment på Gigaword benchmarking dataset visar att vår modell kan kraftigt minska falska sammanfattningar med 80%. I synnerhet ger faktabeskrivningarna också betydande förbättringar i fråga om upplysningsförmåga, eftersom de ofta kondenserar källtextens innebörd.
Dessutom, för att undvika att generera falska fakta i sammanfattningen, Cao et al. REF använder verktygen för öppen informationsutvinning och beroendetolk för att extrahera den faktiska faktabeskrivningen från källtexten.
Faithful to the Original: Fact Aware Neural Abstractive Summarization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}